Comment on 'Modeling of tribological properties of alumina fiber reinforced zinc-aluminum composites using artificial neural network' by K. Genel et al. [Mater. Sci. Eng. A 363 (2003) 203]

W. Sha

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Comment on 'Modeling of tribological properties of alumina fiber reinforced zinc-aluminum composites using artificial neural network' by K. Genel et al. [Mater. Sci. Eng. A 363 (2003) 203]

机译：K. Genel等人的评论“使用人工神经网络对氧化铝纤维增强的锌铝复合材料的摩擦学特性进行建模”。 [材料。科学。 A 363（2003）203]

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Recently, a series of three papers have been published by Genel and co-workers, using artificial neural network (ANN) in the modelling of tribological properties of alumina fibre reinforced zinc-aluminium composites, ion nitrided case depth in Fe-Cr alloys and bonded layer properties on steel. The neural network methodology used is identical in these papers and the subject topics of all three papers are well within the scope of Materials Science and Engineering A, where the latest paper is published. The present paper attempts to discuss and comment on these three papers collectively.

机译：最近，Genel和同事通过人工神经网络（ANN）发表了三篇论文，其中三篇是关于氧化铝纤维增强的锌铝复合材料的摩擦学特性，Fe-Cr合金中离子渗氮渗层深度和粘结强度的建模。钢的层性能。这些论文中使用的神经网络方法是相同的，并且所有这三篇论文的主题都在材料科学与工程A的范围内，而最新出版的论文是在此范围内。本文试图对这三篇论文进行集体讨论和评论。

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来源
《Materials Science and Engineering. A, Structural Materials》 |2004年第2期|p.334-335|共2页
作者
W. Sha;
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作者单位

Metals Research Group, School of Civil Engineering, The Queen's University of Belfast, Belfast BT7 1NN, UK;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工程材料学;
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