МОДЕЛЮВАННЯ ГІСТЕРЕЗИСНОЇ ПОВЕДІНКИ НІКЕЛЬ-ТИТАНОВОГО СПЛАВУ З ПАМ'ЯТТЮ ФОРМИ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
DOI:
https://doi.org/10.31891/2219-9365-2025-82-40Ключові слова:
SMA, машинне навчання, Nitinol, нейронна мережа, гістерезисАнотація
Сплави з пам'яттю форми (СПФ) є класом матеріалів, які мають здатність повертатися до своєї попередньої форми під впливом температури або механічного навантаження. Основні функціональні властивості цих сплавів, ефект пам'яті форми та надпружність, роблять їх незамінними в різних галузях. Надпружність СПФ полягає у здатності матеріалу повертатися до початкової форми після навантаження та розвантаження завдяки перетворенням між аустенітом і мартенситом. Ці фазові переходи супроводжуються широким гістерезисом, який можна спостерігати на діаграмі напруження-деформація. У даному дослідженні методом штучних нейронних мереж спрогнозовано гістерезисну поведінку СПФ, зокрема нікель-титанових сплавів (NiTi або Nitinol). Застосування нейронних мереж у дослідженні дозволило отримати точні прогнози деформації матеріалу і зменшити кількість фактичних експериментів. Результати показали високу точність моделі для прогнозування, що свідчить про перспективність застосування штучних нейронних мереж у вивченні характеристик SMA.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Дмитро ТИМОЩУК, Олег ЯСНІЙ

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.