Experimental-based statistical models for the tensile characterization of synthetic fiber ropes: a machine learning approach
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논문 정보
- 제목: Experimental-based statistical models for the tensile characterization of synthetic fiber ropes: a machine learning approach
- 저자: Yahia Halabi (Southwest Jiaotong University), Hu Xu (Southwest Jiaotong University), Zhixiang Yu (Southwest Jiaotong University), Wael Alhaddad (Tongji University), Isabelle Dreier (University of Giessen)
- 학회/저널: Scientific Reports
- 발행일: 2023-10-18
- DOI: 10.1038/s41598-023-44816-x
- 주요 연구 내용: 폴리에스터, 폴리프로필렌, 나일론 로프에 대해 DSC 열분석, 섬유/얀 인장 실험, 196개의 로프 인장 실험을 수행하여 포괄적인 데이터베이스를 구축함. 이 데이터를 기반으로 로프의 3선형(tri-linear) 응력-변형률 프로파일을 예측하는 인공신경망(ANN) 모델을 개발하고 최적화함.
- 주요 결과 및 결론: 개발된 ANN 모델은 파단 강도 및 변형률에 대해 약 5%의 오차로 로프의 3선형 응력-변형률 특성을 정확하게 예측함. 이 연구는 로프의 공정-구조-물성 관계에 대한 이해를 높이고, 인장 특성 설계 및 예측에 드는 비용과 노력을 줄이는 데 기여함.
- 기여점: 합성 섬유 로프의 인장 특성에 대한 광범위한 실험적 통계 데이터를 체계적으로 구축함. 기계 학습(ANN)을 적용하여 복잡한 비선형적 인장 거동을 실용적인 3선형 모델로 예측하는 방법을 제시했으며, 이는 산업 현장에서의 로프 설계 및 성능 예측에 직접적으로 활용될 수 있음.