Process Safety and Environmental Protection, Год журнала: 2024, Номер 209, С. 37 - 51
Опубликована: Июль 27, 2024
Язык: Английский
Process Safety and Environmental Protection, Год журнала: 2024, Номер 209, С. 37 - 51
Опубликована: Июль 27, 2024
Язык: Английский
International Communications in Heat and Mass Transfer, Год журнала: 2024, Номер 152, С. 107292 - 107292
Опубликована: Фев. 8, 2024
Язык: Английский
Процитировано
47International Journal of Heat and Mass Transfer, Год журнала: 2024, Номер 227, С. 125538 - 125538
Опубликована: Апрель 23, 2024
Язык: Английский
Процитировано
20Applied Thermal Engineering, Год журнала: 2024, Номер 250, С. 123510 - 123510
Опубликована: Май 25, 2024
Язык: Английский
Процитировано
20Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C Journal of Mechanical Engineering Science, Год журнала: 2025, Номер unknown
Опубликована: Янв. 7, 2025
Gyroid structures exhibit significant potential in the fields of lightweight structural design, heat transfer, energy absorption, and biological applications. The use gyroid for implants dentistry is currently not sufficiently widespread. research encompasses compression testing, cellular investigation using a digital microscope, application artificial neural networks (ANNs) data gained from test. ANN study test phase which geometries are addressed by dental three-point bending tests novel this field. In field dentistry, compares usability five distinct design characteristics, including one model without structure. During we found that m1 had an average maximum strength 600 N, while m3 achieved 230 N. remaining models approximate 200 mechanical performance evaluation samples, 40% weight reduction was achieved. An has been developed to predict force experienced under certain deformations depending on infill ratio. This trained with obtained Using grid search Monte Carlo cross-validation, optimal multilayer perceptron structure determined have 12 neurons hidden layer, mini-batch size 8, learning rate 0.0001. Adam optimization algorithm used train model, constructed TensorFlow library. Evaluation metrics were model’s performance, results showed strong generalization capability high accuracy coefficient determination ( R 2 ) 0.997, mean squared error (MSE) 3.337E-05 kN , root square (RMSE) 0.005777 kN, absolute (MAE) 0.003633 dataset.
Язык: Английский
Процитировано
3Energy Conversion and Management, Год журнала: 2024, Номер 319, С. 118918 - 118918
Опубликована: Авг. 14, 2024
Язык: Английский
Процитировано
16Applied Thermal Engineering, Год журнала: 2024, Номер 255, С. 123950 - 123950
Опубликована: Июль 15, 2024
Язык: Английский
Процитировано
15International Journal of Heat and Mass Transfer, Год журнала: 2024, Номер 233, С. 125984 - 125984
Опубликована: Авг. 2, 2024
Язык: Английский
Процитировано
13Applied Thermal Engineering, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 124437 - 124437
Опубликована: Сен. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
10Case Studies in Thermal Engineering, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 105773 - 105773
Опубликована: Янв. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
2International Journal of Thermal Sciences, Год журнала: 2025, Номер 213, С. 109835 - 109835
Опубликована: Март 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
2