Modeling and Optimization of Roll-bonding Parameters for Bond Strength of Ti/Cu/Ti Clad Composites by Artificial Neural Networks and Genetic Algorithm
Author(s):
Abstract:
This paper deals with modeling and optimization of the roll-bonding process of Ti/Cu/Ti composite for determination of the best roll-bonding parameters leading to the maximum Ti/Cu bond strength by combination of neural network and genetic algorithm. An artificial neural network (ANN) program has been proposed to determine the effect of practical parameters, i.e., rolling temperature, reduction in thickness, post-annealing time, post-annealing temperature and rolling speed on the bond strength of Ti/Cu composite. The most suitable model with correlation coefficient (R2) of 0.98 and mean absolute error (MAPE) 3.5 was determined using genetic algorithm (GA) and the optimum practice condition are proposed. Moreover, the sensitivity analysis results showed the post-annealing temperature with the negative effects is the most influential parameter on the strength of bonding.
Keywords:
Language:
English
Published:
International Journal of Engineering, Volume:30 Issue: 12, Dec 2017
Pages:
1885 to 1893
magiran.com/p1779047
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!