Loading...
Search for:
akhondzadeh--shamseddin
0.037 seconds
Total 4 records
| # | Type | Title | Author | Publisher | Pub. Year | Subjects | Call Number |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | پایان نامه | تحلیل تمایل مبتنی بر منظر در زبان فارسی با استفاده از روشهای یادگیری بیسرپرست Persian Aspect-based Sentiment Analysis using Unsupervised Learning Methods | آخوندزاده، رضا Akhondzadeh, Reza | صنعتی شریف | 1395 | تحلیل احساسات Sentiment Analysis / روش بدون مربی Unsupervised Method / مدل سازی موضوع Topic Modeling / شبکه عصبی Neural Network / دقت Accuracy / سیستم مبتنی بر قاعده Rule Based System / استخراج جنبه Aspect Mining |
19-49493
|
| 2 | مقاله | An efficient enrichment strategy for modeling stress singularities in isotropic composite materials with X-FEM technique | Akhondzadeh, S. | Elsevier Ltd, | 2017 |
Asymptotic fields.
Generalized SIFs. Multi-material problems. Singular enrichment strategy. X-FEM method. Crack tips. Number theory. Stress intensity factors. Asymptotic field. Generalized SIFs. Multi materials. X-fem methods. Interfaces (materials) |
$stringUtil.getCallnumberViewFormat($resource.getCallNumber())
|
| 3 | پایان نامه | بررسی عددی تنشهای تکینه و مسیر رشد ترک در مواد کامپوزیت با استفاده از روش المان محدود توسعه یافته Numerical Simulation of Stress Singularities and Crack Propagation Path in Composite Materials Using X-FEM Method | آخوندزاده، شمس الدین Akhondzadeh, Shamseddin | صنعتی شریف | 1393 | روش اجزای محدود بسط یافته Extended Finite Element Method / رشد ترک Crack Growth / تکینگی Singularity / ضریب شدت تنش Stress Intensity Factor / مواد مختلط Composite Materials / میدان تنش های تکینه Singular Stresses Field |
09-49798
|
| 4 | مقاله | Neural network prediction of mechanical properties of porous NiTi shape memory alloy | Parvizi, S. | 2011 |
Artificial neural network.
Mechanical properties. Porous Ni-Ti alloy. Artificial Neural Network. B method. Experimental data. Good correlations. Hidden layers. Input variables. Matlab- software. Mixed powder. Multilayer back propagation. Network prediction. Particle size ratio. Porous Ni-Ti. Rockwell. Shear-punch tests. Sintering time. Ultimate strength. Alloys. Cerium alloys. Hardness. Learning algorithms. Powders. Shape memory effect. Sintering. Tensile strength. Titanium alloys. Neural networks. |
$stringUtil.getCallnumberViewFormat($resource.getCallNumber())
|