1. Açık Erişim@BUU
  2. İndeksli Yayınlar
  3. Web of Science
Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://hdl.handle.net/11452/25185
Başlık: Dynamic hysteresis modelling for nano-crystalline cores
Yazarlar: Uludağ Üniversitesi/Fen-Edebiyat Fakültesi/Fizik Bölümü.
0000-0002-0781-3376
0000-0003-2546-0022
Küçük, İlker Semih
Hacıismailoğlu, Muhammed Cüneyt
Derebaşı, Naim
K-7950-2012
AAI-2254-2021
6602910810
8975743500
11540936300
Anahtar kelimeler: Dynamic hysteresis model
Nano-crystal
Neural network
Neural-network
Genetic algorithm
Toroidal cores
Power losses
Prediction
Computer science
Engineering
Operations research & management science
Crystalline materials
Hysteresis loops
Neural networks
Artificial neural network approach
Computational effort
Dynamic hysteresis modeling
Dynamic hysteresis modelling
Levenberg-Marquardt learning algorithms
Nanocrystalline cores
ON dynamics
Hysteresis
Yayın Tarihi: Mar-2009
Yayıncı: Pergamon-Elsevier Science
Atıf: Küçük, İ. S. vd. (2009). "Dynamic hysteresis modelling for nano-crystalline cores". Expert Systems with Applications, 36(2), 3188-3190.
Özet: This paper presents all artificial neural network approach based oil dynamic Preisach model to compute hysteresis loops of nano-crystalline cores. The network has been trained by a Levenberg-Marquardt learning algorithm. The model is fast and does not require tremendous computational efforts. The results obtained by using the proposed model are in good agreement with experimental results.
URI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.01.084
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417408000997
http://hdl.handle.net/11452/25185
ISSN: 0957-4174
Koleksiyonlarda Görünür:Scopus
Web of Science

Bu öğenin dosyaları:
Bu öğeyle ilişkili dosya bulunmamaktadır.
Tüm Öğe Kaydını Göster İstatistikler


DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.