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神经网络辅助材料相容性评估的比较

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的一部分机械工程课堂讲稿本系列(LNME)

摘要

本文提出了一种在设计阶段选择材料的新方法。该方法考虑到材料的可回收性。作者比较了神经网络(多层感知器、径向基函数网络和自组织特征映射SOFM网络)作为建模工具在生态设计中帮助选择兼容材料的有效性。将最佳人工神经网络应用于专家系统。材料选择的输入数据是开始研究的起点。输入的数据,与设计师合作指定,包括技术和环境参数,以保证所需的材料兼容性。接下来,使用选定的神经网络建立模型。对模型进行评估,并在专家系统中实现。作者展示了哪些模型最适合他们的目的以及原因。模型帮助兼容的材料选择有助于提高设计产品的回收性能。 Neural networks are a very good tool to support the selection of materials in the ecodesign. This has been proven in the article.

关键字

兼容性 神经网络 分类模型 专家系统 材料选择

笔记

致谢

论文中提出的工作已经得到了0613/SBAD/8727的联合资助,并获得了Kazimierz Wielki大学的研究潜力。

参考文献

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版权信息

©作者(们),独家授权给施普林格Nature swiss AG 2022beplay登入

作者和联系

  1. 1.计算机科学研究所Kazimierz Wielki大学台灯的波兰
  2. 2.机械工程学院波兹南理工大学波兹南波兰

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