Prediction of yield strength of low medium crmo ferritic steels using artificial neural networks
Joint Authors
Husayn, R. M.
Hammadi, N. J.
Rishaq, Q. A.
Source
The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering
Issue
Vol. 11, Issue 4 (31 Dec. 2011), pp.649-662, 14 p.
Publisher
University of Babylon College of Engineering
Publication Date
2011-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
14
Main Subjects
Abstract AR
تم تحليل مقاومة الخضوع للصلب الفرايتي الواطئ و المتوسط Cr-Mo من خلال اقتراح موديل مناسب من الشبكات العصبية الصناعية.
تم دراسة التأثيرات النوعية و الكمية للتركيب الكيميائي و المعاملة الحرارية و درجة حرارة الاختبار على مقاومة الخضوع باستخدام مجموعة بيانات مأخوذة من نشرات ASTM.
تم الحصول على النموذج المقترح بتطبيق طريقة المعدل لأفضل ثلاث موديلات.
إن أفضل موديل من بين هذه الثلاثة كان يتكون من 24 عقدة في الطبقة الأولى (المتغيرات) و 23 عقدة في الطبقة المخفية و عقدة واحدة للهدف المطلوب و هو مقاومة الخضوع في الطبقة الأخيرة .
لوحظ بان متغيرات المعاملة الحرارية ذات تأثير اكبر على مقاومة الخضوع مقارنة مع المتغيرات الأخرى و بالأخص متغير درجة حرارة معاملة التطبيع حيث تم الحصول على معدل تأثير بمقدار % 15.
Abstract EN
The yield strength of Low/Medium Cr- Mo ferritic steels has been analyzed by a well selected artificial neural networks (ANN) model using data sets obtained from ASTM publications.
The qualitative and quantitative effects of chemical composition, heat treatment and test temperature have been studied.
The proposed ANN model was obtained by applying averaging process to the first best three models.
The first one consists of 24 input nodes (the input variables), 23 hidden nodes and the output node which is the target for the required yield strength.
Among the previous variables, it was found that the heat treatment ones have the greatest contribution to the yield strength especially the tempering one i.e.
the average contribution of about 15% was obtained.
American Psychological Association (APA)
Husayn, R. M.& Hammadi, N. J.& Rishaq, Q. A.. 2011. Prediction of yield strength of low medium crmo ferritic steels using artificial neural networks. The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering،Vol. 11, no. 4, pp.649-662.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-321132
Modern Language Association (MLA)
Husayn, R. M.…[et al.]. Prediction of yield strength of low medium crmo ferritic steels using artificial neural networks. The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering Vol. 11, no. 4 (2011), pp.649-662.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-321132
American Medical Association (AMA)
Husayn, R. M.& Hammadi, N. J.& Rishaq, Q. A.. Prediction of yield strength of low medium crmo ferritic steels using artificial neural networks. The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering. 2011. Vol. 11, no. 4, pp.649-662.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-321132
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendix : p. 661-662
Record ID
BIM-321132
