شبیه‌سازی رفتار نانوتیرها با استفاده از سامانه استنتاج عصبی-فازی تطبیقی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی (کاربردی)

نویسندگان

دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه صنعتی سیرجان، سیرجان، ایران

10.48301/kssa.2024.410973.2657

چکیده

در این مقاله تحلیل رفتار نانوتیرهای یکسرگیردار از جنس کروم، به‌صورت محاسبه خیز نانوتیر تحت بار استاتیکی مورد بررسی قرار گرفته است. برای شبیه‌سازی رفتار و محاسبه خیز نانوتیرها از سامانه استنتاج عصبی-فازی تطبیقی(ANFIS ) که ترکیبی قدرتمند از شبکه‌ عصبی و منطق فازی است، استفاده شده است. با استفاده از داده‌های آزمایشگاهی انفیس در سه حالت، آموزش داده شده و مورد آزمون واقع شده است. در حالت اول، با نتایج آزمایشگاهی دو نیروی ۸ و ۱۰/۱ نانونیوتنی در طول نانوتیر با ضخامت ۵۰ نانومتر، سامانه آموزش داده شده است. سپس، سامانه با خیزهای مربوط به نیروی ۹/۴ نانونیوتنی به صورت درون‌یابی آزموده شده است. در حالت دوم، با استفاده از خیزهای آزمایشگاهی نانوتیر با ضخامت ۶۸ نانومتر به ازای نیروهای ۸ و ۱۱ نانونیوتن سامانه آموزش داده شده و با خیزهای مربوط به نیروهای ۹/۵ و ۱۲/۵ نانونیوتنی به صورت میان‌یابی و برون‌یابی آزموده شده است. در حالت سوم، با نتایج آزمایشگاهی نانوتیر با ضخامت ۸۳ نانومتر تحت نیروی ۸ نانونیوتن در نقاط مختلف آن، به‌صورت یک در میان، برای آموزش سامانه و برای آزمودن نتایج سامانه بکار برده شده‌اند. درصد خطا در مقایسه نتایج انفیس با نتایج تجربی، ۲/۸۸ درصد بدست آمد. نتایج نشان می‌دهد که می‌توان بدون نیاز به انجام آزمایش‌های بیشتر و صرف هزینه، خیز نانوتیر را با انفیس با دقت پیش‌بینی کرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Simulating the behaviour of nanobeams using adaptive neural-fuzzy inference system

نویسندگان [English]

  • Aslan Abbasloo
  • Ahmad Mashayekhi
  • Yasser Taghipour Lahijani
Department of Mechanical Engineering, Sirjan University of Technology, Sirjan, Iran
چکیده [English]

In this paper, the analysis of the behavior of cantilever chromium nanobeams has been investigated in the form of nanobeam calculations under static load. for simulate the behavior and calculate the defelection of nanobeams, the adaptive neural-fuzzy inference system(ANFIS), which is a powerful combination of neural network and fuzzy logic, has been used. By using laboratory data, the mentioned system has been trained and tested in three modes. In the first case, the system has been trained with the laboratory results of two forces of 8 and 10.1 nanonewtons along the nanobeam with a thickness of 50 nm. Then, the system has been tested by interpolation with 9.4 nanonewton forces. In the second case, the system has been trained using the experimental 68 nm thick nanobeam for forces of 8 and 11 nanonewtons, and it has been tested with 9.5 and 12.5 nanonewton forces in the form of interpolation and extrapolation. In the third case, with the laboratory results, the nanobeam with a thickness of 83 nm was used under a force of 8 nanonewtons at different points, one at a time, to train the system and to test the results of the system. Percentage error, comparing the ANFIS results with the experimental results, was found to be 2.88%. The results of this research show that it is possible to accurately predict the nanobeam defelection with the adaptive neural-fuzzy inference system without the need to perform more experiments.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Nanobeam
  • defelection
  • neural network
  • fuzzy logic
  • neural-fuzzy inference

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 15 بهمن 1402
  • تاریخ دریافت: 12 مهر 1402
  • تاریخ بازنگری: 13 دی 1402
  • تاریخ پذیرش: 10 بهمن 1402