Estudio del comportamiento termo-mecánico de un acero microaleado de medio carbono durante un proceso de conformado en caliente usando una red neuronal artificial

Abstract

RESUMEN: El comportamiento termo-mecánico de un acero microaleado de medio carbono ha sido analizado mediante una Red Neuronal Artificial (RNA). Las curvas de fluencia para el entrenamiento de la RNA han sido obtenidas mediante ensayos de compresión en caliente que se efectuaron a temperaturas que oscilaron entre 1150 °C y 900 °C a incrementos de 50 °C, y en un intervalo de velocidades de deformación que varió entre 10 −4 y 10 s −1. Se ha podido comprobar que el modelo de RNA, desarrollado en el presente trabajo, es capaz de predecir con exactitud y eficiencia el comportamiento de fluencia en caliente del acero estudiado y existe un buen acuerdo entre los resultados experimentales y los resultados de la RNA. Para analizar la conformabilidad del acero microaleado se han construido mapas de procesado basados en el modelo dinámico de materiales (DMM) usando los valores de la tensión de fluencia obtenidos mediante la RNA. El estudio de los mapas revela los diferentes dominios de la fluencia plástica del acero estudiado y muestra la gran similitud entre los resultados experimentales y los resultados teóricos, por lo que el uso de la RNA puede constituir una alternativa muy interesante para el diseño y el estudio de los procesos de conformado en caliente.

Correlation between Roughness (Ra) and Fractal Dimension (D) Using Artificial Vision Systems for On-Site Inspection

“…For the analysis of the image, several methods have been developed, which seek to characterize the texture of images, for example methods based on processing in the frequency domain, the method of random mosaics, methods of spatial dependence of gray levels, methods based on the matrix of autocorrelation, methods based on the matrix of co-occurrence, experimental designs (DOE), designs of Taguchi, the comparison of Trukey-Kramer, the use of artificial neural networks to build models of behavior between input variables and the output [28], and a variety of structural methods [21].…”

Development of Neural Networks to Study the Behavior of a Micro-alloyed Medium Carbon Steel during Hot Forming

“…Recently, artificial neural networks (RNA) have been used as a useful means to describe the creep behavior of a material under different conditions of temperature, strain, and strain rate. Many authors [12][13][14][15] use neural networks as a robust tool capable of predicting creep curves for each temperature, strain, and strain rate. The discrepancies basically in the treatment of data reside in the architecture of the network, such as: input variables used, range of values used for these input variables, number of hidden layers, number of neurons, transfer functions, activation and the initialization of the weights.…”