Bursa Uludağ Üniversitesi Açık Erişim Sistemi
Bursa Uludağ Üniversitesinin araştırma çıktılarının yer aldığı açık erişim sistemidir.
Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://hdl.handle.net/11452/29084| Başlık: | Multilayered perceptron neural networks to compute energy losses in magnetic cores |
| Yazarlar: | Uludağ Üniversitesi/Fen-Edebiyat Fakültesi/Fizik Bölümü. Küçük, İlker 6602910810 |
| Anahtar kelimeler: | Materials science Physics Toroidal wound cores Neural network Energy losses Mathematical models Magnetic properties Magnetic materials Learning algorithms Energy dissipation Backpropagation Toroidal wounds Multilayered perceptrons (MLP) Delta-bar-delta learnings Multilayer neural networks Toroidal cores |
| Yayın Tarihi: | 2006 |
| Yayıncı: | Elsevier |
| Atıf: | Küçük, İ. (2006). ''Multilayered perceptron neural networks to compute energy losses in magnetic cores''. Journal of Magnetism and Magnetic Materials, 307(1), 53-61. |
| Özet: | This paper presents a new approach based on multilayered perceptrons (MLPs) to compute the specific energy losses of toroidal wound cores built from 3% SiFe 0.27 mm thick M4, 0.1 and 0.08 mm thin gauge electrical steel strips. The MLP has been trained by a back-propagation and extended delta-bar-delta learning algorithm. The results obtained by using the MLP model were compared with a commonly used conventional method. The comparison has shown that the proposed model improved loss estimation with respect to the conventional method. |
| URI: | https://doi.org/10.1016/j.jmmm.2006.03.043 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304885306006688 http://hdl.handle.net/11452/29084 |
| ISSN: | 0304-8853 |
| Koleksiyonlarda Görünür: | Scopus Web of Science |
Bu öğenin dosyaları:
Bu öğeyle ilişkili dosya bulunmamaktadır.
Bu öğe kapsamında lisanslı Creative Commons License
