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Auteur Liu, H.
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Affiner la rechercheHot dip galvanizing behavior of advanced high strength steel / F. Li in Materials and corrosion, Vol. 63 N° 5 (Mai 2012)
in Materials and corrosion > Vol. 63 N° 5 (Mai 2012) . - pp. 396–400
Titre : Hot dip galvanizing behavior of advanced high strength steel Type de document : texte imprimé Auteurs : F. Li, Auteur ; Liu, H., Auteur ; W. Shi, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp. 396–400 Note générale : Génie mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : AHSS; galvanizability; selective oxidation; Thermo-Calc Résumé : This work studied the hot dip galvanizing behavior of three advanced high strength steels annealed under different protective atmospheres. The coating quality, surface oxides, and the mechanical property of steel matrix were examined. The experimental results show that annealing atmosphere can influence the galvanizability and thermodynamics calculation can predict the surface selective oxidation. It was shown for the first time in this work that annealing atmosphere may also influence the mechanical property of the steel matrix. En ligne : http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/maco.201005905/abstract [article] Hot dip galvanizing behavior of advanced high strength steel [texte imprimé] / F. Li, Auteur ; Liu, H., Auteur ; W. Shi, Auteur . - 2012 . - pp. 396–400.
Génie mécanique
Langues : Anglais (eng)
in Materials and corrosion > Vol. 63 N° 5 (Mai 2012) . - pp. 396–400
Mots-clés : AHSS; galvanizability; selective oxidation; Thermo-Calc Résumé : This work studied the hot dip galvanizing behavior of three advanced high strength steels annealed under different protective atmospheres. The coating quality, surface oxides, and the mechanical property of steel matrix were examined. The experimental results show that annealing atmosphere can influence the galvanizability and thermodynamics calculation can predict the surface selective oxidation. It was shown for the first time in this work that annealing atmosphere may also influence the mechanical property of the steel matrix. En ligne : http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/maco.201005905/abstract
in Journal of the operational research society (JORS) > Vol. 62 N° 2 Special issue (Fevrier 2011) . - pp. 348–359
Titre : Hybrid approach for Pareto front expansion in heuristics Type de document : texte imprimé Auteurs : Yapicioglu, H., Auteur ; Liu, H., Auteur ; Smith, A. E., Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : pp. 348–359 Note générale : Recherche opérationnelle Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Kriging General regression neural network Multi-objective optimization Heuristic search Hybrid methods Index. décimale : 001.424 Résumé : Heuristic search can be an effective multi-objective optimization tool; however, the required frequent function evaluations can exhaust computational sources. This paper explores using a hybrid approach with statistical interpolation methods to expand optimal solutions obtained by multiple criteria heuristic search. The goal is to significantly increase the number of Pareto optimal solutions while limiting computational effort. The interpolation approaches studied are kriging and general regression neural networks. This paper develops a hybrid methodology combining an interpolator with a heuristic, and examines performance on several non-linear bi-objective example problems. Computational experience shows this approach successfully expands and enriches the Pareto fronts of multi-objective optimization problems. DEWEY : 001.424 ISSN : 0160-5682 En ligne : http://www.palgrave-journals.com/jors/journal/v62/n2/abs/jors2010151a.html [article] Hybrid approach for Pareto front expansion in heuristics [texte imprimé] / Yapicioglu, H., Auteur ; Liu, H., Auteur ; Smith, A. E., Auteur . - 2011 . - pp. 348–359.
Recherche opérationnelle
Langues : Anglais (eng)
in Journal of the operational research society (JORS) > Vol. 62 N° 2 Special issue (Fevrier 2011) . - pp. 348–359
Mots-clés : Kriging General regression neural network Multi-objective optimization Heuristic search Hybrid methods Index. décimale : 001.424 Résumé : Heuristic search can be an effective multi-objective optimization tool; however, the required frequent function evaluations can exhaust computational sources. This paper explores using a hybrid approach with statistical interpolation methods to expand optimal solutions obtained by multiple criteria heuristic search. The goal is to significantly increase the number of Pareto optimal solutions while limiting computational effort. The interpolation approaches studied are kriging and general regression neural networks. This paper develops a hybrid methodology combining an interpolator with a heuristic, and examines performance on several non-linear bi-objective example problems. Computational experience shows this approach successfully expands and enriches the Pareto fronts of multi-objective optimization problems. DEWEY : 001.424 ISSN : 0160-5682 En ligne : http://www.palgrave-journals.com/jors/journal/v62/n2/abs/jors2010151a.html
in Journal of engineering mechanics > Vol. 133 N°2 (Fevrier 2007) . - 129-140 p.
Titre : Random Composites Characterization using a Classifier Model Titre original : Caractérisation Aléatoire de Composés en Utilisant un Modèle de Classificateur Type de document : texte imprimé Auteurs : Liu, H., Auteur ; Arvid Naess, Editeur scientifique ; Igusa, T. ; Sanjay R. Arwade, Auteur Article en page(s) : 129-140 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Microstructure Decision making Damage Fracture Composite materials Uncertainty principles Statistics Bayesian analysis Micro-structures Prise de décision Dommage Rupture Matières composites Principes d'incertitude Statistiques Analyse bayésienne Index. décimale : 620.1 Essais des matériaux. Défauts des matériaux. Protection des matériaux Résumé : A new method is introduced for characterizing and analyzing materials with random heterogeneous microstructure. The method begins with classifiers which process information from high-fidelity analyses of small-sized simulated microstructures. These classifiers are subsequently used in a multipass moving window to identify subregions of potentially critical microscale behavior such as strain concentrations. In the derivation of the method, it is shown how information theory-based concepts can be formulated in a Bayesian decision theory framework that addresses microstructural issues. Furthermore, it is shown how a sequence of classifiers can be constructed to refine the analysis of microstructure. While the method presented herein is general, a relatively simple example of a two-dimensional, two-phase composite is used to illustrate the analysis steps.
Une nouvelle méthode est présentée pour caractériser et analyser des matériaux avec la structure micro hétérogène aléatoire. La méthode commence par les classificateurs qui l'information de processus des analyses de fidélité élevée des micro-structures simulées de petite taille. Ces classificateurs sont plus tard multi-employés dans une fenêtre mobile de passage pour identifier des subregions du comportement potentiellement critique de balance tels que des concentrations de contrainte. Dans la dérivation de la méthode, on lui montre comment des concepts basés de théorie de l'information peuvent être formulés dans un travail bayésien d'armature de théorie de décision qui adresse les questions micro-structurales. En outre, on lui montre comment un ordre des classificateurs peut être construit pour raffiner l'analyse de la micro-structure. Tandis que la méthode présentée ci-dessus est générale, un exemple relativement simple d'un composé bidimensionnel et biphasé est employé pour illustrer les étapes d'analyse.
DEWEY : 620.1 ISSN : 0733-9399 En ligne : hliu@sdrengineering.com, arwade@ecs.umass.edu, tigusa@jhu.edu [article] Random Composites Characterization using a Classifier Model = Caractérisation Aléatoire de Composés en Utilisant un Modèle de Classificateur [texte imprimé] / Liu, H., Auteur ; Arvid Naess, Editeur scientifique ; Igusa, T. ; Sanjay R. Arwade, Auteur . - 129-140 p.
Génie Mécanique
Langues : Anglais (eng)
in Journal of engineering mechanics > Vol. 133 N°2 (Fevrier 2007) . - 129-140 p.
Mots-clés : Microstructure Decision making Damage Fracture Composite materials Uncertainty principles Statistics Bayesian analysis Micro-structures Prise de décision Dommage Rupture Matières composites Principes d'incertitude Statistiques Analyse bayésienne Index. décimale : 620.1 Essais des matériaux. Défauts des matériaux. Protection des matériaux Résumé : A new method is introduced for characterizing and analyzing materials with random heterogeneous microstructure. The method begins with classifiers which process information from high-fidelity analyses of small-sized simulated microstructures. These classifiers are subsequently used in a multipass moving window to identify subregions of potentially critical microscale behavior such as strain concentrations. In the derivation of the method, it is shown how information theory-based concepts can be formulated in a Bayesian decision theory framework that addresses microstructural issues. Furthermore, it is shown how a sequence of classifiers can be constructed to refine the analysis of microstructure. While the method presented herein is general, a relatively simple example of a two-dimensional, two-phase composite is used to illustrate the analysis steps.
Une nouvelle méthode est présentée pour caractériser et analyser des matériaux avec la structure micro hétérogène aléatoire. La méthode commence par les classificateurs qui l'information de processus des analyses de fidélité élevée des micro-structures simulées de petite taille. Ces classificateurs sont plus tard multi-employés dans une fenêtre mobile de passage pour identifier des subregions du comportement potentiellement critique de balance tels que des concentrations de contrainte. Dans la dérivation de la méthode, on lui montre comment des concepts basés de théorie de l'information peuvent être formulés dans un travail bayésien d'armature de théorie de décision qui adresse les questions micro-structurales. En outre, on lui montre comment un ordre des classificateurs peut être construit pour raffiner l'analyse de la micro-structure. Tandis que la méthode présentée ci-dessus est générale, un exemple relativement simple d'un composé bidimensionnel et biphasé est employé pour illustrer les étapes d'analyse.
DEWEY : 620.1 ISSN : 0733-9399 En ligne : hliu@sdrengineering.com, arwade@ecs.umass.edu, tigusa@jhu.edu
