PENDEKATAN NEURAL NETWORK TERHADAP SIFAT MEKANIK MATERIAL PADA TINGKAT BEBAN BERBEDA - Mike Susmikanti; Ghofir Ghofir (Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF), 2013)
Dalam bidang industri khususnya dalam pembangunan PLTN merupakan hal penting untuk mengetahui kondisi material yang digunakan. Berkaitan dengan penggunaan material, dilakukan pemodelan sifat mekanik material khususnya terhadap jenis stainless steel AISI-416. Material tipe AISI-416 merupakan salah satu material dengan komposisi yang tahan terhadap korosi. Pemodelan dilakukan pada beberapa tingkat pembebanan yang berbeda menggunakan neural network. Data pembelajaran menggunakan data hasil eksperimen. Dalam simulasi pelatihan dipilih metoda backpropagation dengan optimisasi menggunakan Levenberg-Marquardt. Diperoleh pemodelan alur stress terhadap jenis stainless steel AISI-416 pada simulasi beberapa tingkat beban yang berbeda.