KNN-Entwicklung in der Halbwarmumformung
- verfasst von
- D. Vasquez Ramirez, H. Wester, J. Uhe, B. A. Behrens
- Abstract
The numerical representation of thermomechanical forming processes requires high computing power. This can be reduced by combining FE simulation and artificial neural networks (KNN), especially for processes involving forming and heat treatment. The article presents the development of a KNN to be used for predicting the material properties of an EN AW-7075 T6 alloy after cathodic dip painting depending on the forming history.
- Organisationseinheit(en)
-
Institut für Umformtechnik und Umformmaschinen
- Typ
- Artikel
- Journal
- WT Werkstattstechnik
- Band
- 113
- Seiten
- 407-412
- Anzahl der Seiten
- 6
- ISSN
- 1436-5006
- Publikationsdatum
- 2023
- Publikationsstatus
- Veröffentlicht
- Peer-reviewed
- Ja
- ASJC Scopus Sachgebiete
- Steuerungs- und Systemtechnik, Fahrzeugbau
- Elektronische Version(en)
-
https://doi.org/10.37544/1436-4980-2023-10-29 (Zugang:
Offen)
