A computer simulation for estimating lower bound fracture strength of composites using Weibull distribution

Birgören, Burak; Dirikolu, M. Hüsnü

doi:10.1016/j.compositesb.2003.11.002

Cited by 17 publications

(4 citation statements)

References 11 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…[16], benzetim çalışması ile ürettikleri bir eğri ; değerlerini hesaplamışlardır. Birgören ve Dirikolu [17], Weibull ; tahmininde ML yöntemine dayalı olarak kullanıcıya güven düzeyi, hata olasılığı ve benzetim tekrar sayısını kendi belirleme imkanı veren etkin bir benzetim aracı sunmuşlardır. Birgören [12], ; tahmininde en iyi yöntemin, en küçük yanlış kapsama olasılığına sahip tahmin yöntemi olduğunu vurgulayarak bazı LS, WLS ve ML yöntemlerini karşılaştıran bir benzetim çalışması yapmıştır ve en iyi yöntemin ML yöntemi olduğunu göstermiştir.…”

Section: Literatür Araştırmasıunclassified

“…Literatürde, Tablo 1'de verilen tahminleyicilerin bazıları için kesin ; tahmin çalışması bulunmamaktadır. Bu tahminleyiciler, YonX-WLS için Eşitlik ( 14) ve ( 15), XonY-LS için Tablo 1'deki tüm tahminleyicilerdir [8], [17]. Ayrıca ortalama, hazen veya ortanca tahminleyicilerini kullanan YonX-WLS ile yapılan kesin ; tahminlerinde ele alınan en küçük örneklem hacmi 5'tir; 3'e kadar inilmemiştir [15].…”

Section: Bu çAlışmada Kullanılanunclassified

See 1 more Smart Citation

Estimating confidence lower bounds of Weibull lower percentiles with small samples in material reliability analysis

Yalçinkaya¹,

Birgören²

2020

Pamukkale J Eng Sci

View full text Add to dashboard Cite

Weibull dağılımı seramik ve kompozit malzemelerin kopma mukavemeti gibi mekanik özelliklerinin modellenmesinde yaygın şekilde kullanılır. Mekanik özelliklerin %95 güven düzeyinde 1. yüzdelik ve 10. yüzdelik alt güven sınırları, diğer adıyla A-Temel ve B-Temel malzeme özellikleri, güvenilirlik çalışmalarında erken arızaları anlama ve risk azaltma için önemlidir. Bu alt sınırlar, deneylerin yüksek maliyetleri nedeniyle genellikle küçük örneklemlerle, dolayısıyla düşük hassasiyet düzeyleriyle tahmin edilir. Bu nedenle literatürde daha iyi tahminler gerçekleştirmeyi amaçlayan birçok kesin ve yaklaşık alt sınır tahmin yöntemi önerilmiştir. Bu çalışmada kesin yöntemlerin Monte-Carlo benzetimleriyle kapsamlı bir karşılaştırması yapılmıştır. Ayrıca, Weibull parametreleri için geliştirilen bazı yöntemler kesin alt sınır tahmininde kullanılabilir olmakla birlikte literatürde bu amaçla hiç kullanılmadığından bu karşılaştırma kapsamına alınmıştır. Çalışmada alt sınırlar, maksimum benzerlik, Menon yöntemi ve ağırlıklı/ağırlıksız en küçük kareler yöntemlerinin 25 farklı modeli (geliştirilmiş tahminleyiciler, değiştirilmiş eksenler gibi) ile tahmin edilmiş ve sonuçlar, ortalama yanlış kapsama olasılığı kriterine göre karşılaştırılmıştır. Benzetim sonuçlarına göre, hacmi 20'den küçük örneklemlerde maksimum benzerlik ile Faucher & Tyson ağırlık faktörlü en küçük kareler yöntemlerinin çok benzer performansa sahip olduğu, hacmi 20 ve daha büyük örneklemlerde ise maksimum benzerlik yönteminin her zaman daha iyi olduğu gözlemlenmiştir. Bununla birlikte, performans farklarının ihmal edilebilir olduğu durumlarda hesaplama kolaylığı açısından en küçük kareler yöntemlerinin daha pratik olduğu vurgulanmıştır. Anahtar kelimeler: Weibull alt yüzdelikler, A-Temel ve B-Temel malzeme özellikleri, Güvenilirlik

show abstract

Section: Literatür Araştırmasıunclassified

Section: Bu çAlışmada Kullanılanunclassified

Estimating confidence lower bounds of Weibull lower percentiles with small samples in material reliability analysis

Yalçinkaya¹,

Birgören²

2020

Pamukkale J Eng Sci

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…An interesting computer simulation tool (in C++) for the estimation of the confidence lower bounds for the Weibull distribution was developed by Birgoren and Dirikolu [51]. The simulation methodology, based on the maximum likelihood criterion, is presented in Figure 6 [51]. The simulation results were validated by testing quasi-isotropic carbon-epoxy plates with various configurations.…”

Section: Weibull Statistics -First Stochastic/probabilistic Approachesmentioning

confidence: 99%

Probabilistic and Statistical Modelling of Long-Term Behaviour of Composites Systems

Palacín

Ulianov

Lupescu

2013

Progress in Rubber, Plastics and Recycling Technology

View full text Add to dashboard Cite

The paper review and analyses some of the most relevant literature approaches on the empirical, probabilistic and statistical modelling of long-term behaviour of composite structures and systems and try to suggest some future directions that should be assumed in conceiving of useful models. A critical analysis of deterministic approaches and a comparison between the new probabilistic and statistical solutions is presented. The authors' point of view on the recommended approaches for different types of composites structures is detailed and exemplified.

show abstract

“…The continuous probability distribution functions like the Weibull distribution are suitable to measure the probability of the occurrence of different outcomes in an experiment [18]. Several works have reported using the Weibull distribution function to determine mechanical properties for composite materials [19,20]. In additive manufacturing, E. Brandl et al [21] used Weibull distribution to interpolate Wohler curves to investigate the fatigue strength in post-heat-treated samples built in different directions.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Weibull distribution of selective laser melted AlSi10Mg parts for compression testing

Khan¹,

Dirikolu²,

Koç³

2021

J Adv Manuf Eng

View full text Add to dashboard Cite

Selective laser melting (SLM) is an additive manufacturing process to fabricate three-dimen- sional structures by fusing powder particles using a computer-guided laser source. The SLM process can produce lightweight bespoke designs, having high strength comparable to con- ventional components. However, the developed surface texture and some of the mechanical properties are still sub-standard compared to the conventional components. The process un- certainty can produce inconsistency in parts’ properties, even those prepared concurrently, affecting SLM parts' repeatability and quality. Therefore, designing applications based on the most probable outcome of the desired properties can embrace process uncertainty. Weibull distribution is a statistical-based probability distribution method that measures the likelihood of the values’ occurrence of any random variable falling in a specific set of values. In this study, the Weibull distribution measured the relative likelihood (90% probability) of the compressive yield, and ultimate strength of the SLM prepared AlSi10Mg samples in a given 22 random sample size. The results showed that the compressive yield and ultimate strength fall between 321 MPa to 382 MPa and 665 MPa to 883 MPa.

show abstract

A computer simulation for estimating lower bound fracture strength of composites using Weibull distribution

Cited by 17 publications

References 11 publications

Estimating confidence lower bounds of Weibull lower percentiles with small samples in material reliability analysis

Estimating confidence lower bounds of Weibull lower percentiles with small samples in material reliability analysis

Probabilistic and Statistical Modelling of Long-Term Behaviour of Composites Systems

Weibull distribution of selective laser melted AlSi10Mg parts for compression testing

Contact Info

Product

Resources

About