Supervised learning for finite element analysis of holes under biaxial load
This paper presents a novel approach of using supervised learning with a shallow neural network to increase the efficiency for the finite element analysis of holes under biaxial load. The objective of this approach is to reduce the number of elements in the finite element analysis while maintaining...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Lau, Jia Tai |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Chow Wai Tuck |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/139113 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Machine learning for finite element analysis of fillet radius under tensile load
بواسطة: Goh, Nigel Jian Wei
منشور في: (2020) -
Non-linear finite element modeling of girth welded pipes under biaxial loading conditions
بواسطة: Lin, Min Ji.
منشور في: (2010) -
Finite element analysis of stiffened plates subject to low velocity impact
بواسطة: Ong, Timothy Jia Jun
منشور في: (2017) -
Finite element modelling and analysis of expanding tubes
بواسطة: Tee, Chee Yen.
منشور في: (2013) -
Finite element analysis of riveted / bolted joints : effect of clearance
بواسطة: Chin, Zhi Kai
منشور في: (2020)