Научен доклад ID 1239 : 2015/3
ПРИНОС КЪМ ИНИЦИАТИВАТА ЗА ГЕНОМА НА МАТЕРИАЛА С МЕТОДИ ЗА МЕТАЛУРГИЧЕН ДИЗАЙН

Николай Тончев

Обобщаващите тук изследвания са посветени на числени подходи за определяне на ефективни решения от областта на металургичното производство. Подходите за получаване на оптимално съчетание от химичния състав и термичното обработване за постигане на определени свойства са от фундаментално значение за осъществяване на един ефективен проект. Те са в основата на създаването или усъвършенстването на нови сплави и свързаните с тях разходи.
Ефективните решения от рационалното легиране на сплавите са в състояние да повишат якостта/намалят теглото, при запазване или намаляване на себестойността на сплавта. За определянето на тези решения обаче са необходими числени методи, алгоритми и процедури, които да не зависят от използваните бази от данни.
Изследването на генома на материала в това обобщение на публикации, разчита изцяло на статистическата обработка и е насочено към създаване на възможности за прогнозиране на механичните показатели като функция от химичния състав и параметрите на термичното обработване с отчитане на съответни гранични условия.

open/download as PDF
Сплави Моделиране Оптимизация Николай ТончевBibliography

[1] Tontchev N. Materials science, Effective solutions and technological variants, Academic Publishing LAMBERT, 2014.

[2] Tonchev N., P. Koprinkova-HristovaPopova, About the Possibility to Predict the Properties of Ductile Steels in Economical Alloying, Almanac of the "National Security and Defence’, 2012, pp. 222-230.

[3] Koprinkova-Hristova P., N.Tontchev, Popova, S., Two approaches to multi-criteria optimization of steel alloys for crankshafts production, Int. J. Reasoning – based Intelligent Systems, Vol. 5, № 2, 2013, pp. 96 – 103.

[4] Tontchev N., Z. Cekerevac Approach and Application in Multicriteria Decision Support in the Field of Materials Science. MEST Journal, (MEST) 2, no. 1 (01 2014): 18-29.

[5] Tontchev N, N. Hristov Method for solving multiple criteria decision making (mcdm) problems in building-up by welding area, VIII International Congress Machines, technologies, materials, 2011, vol. 1, 2011, pp.98-102.

[6] Tontchev N., L. Kirilov , Two Approaches for Solving Multiple Criteria Decision Making (MCDM) Problems with an Illustrative Example, Problems Of Engineering, Cybernetics And Robotics, 58, 2007, 53-63, 2007.

[7] Tonchev N. About the Decision on Optimal Choice of Materials and Technology for Processing a Given Class of Tool Steel, Operating in Hot Environment, Akademic journal Mechanics Transport Communication, issue 3, 2011, article No 623, University of Transport, 20119.

[8] Tontchev N., Y. Kalev, Determing Influence of Alloying Elements on Properties of Alloys by Robust Experiment, MEST Journal, July 2013, pp. 31 – 39.

[9] Tontchev N., Y. Kalev, Robust Bi-criteria Approach to Optimize the Composition and Properties of Alloy Steels, Годишник ВТУ, Том 4., 2013.

[10] Tontchev N., N. Hristov, Numerical Procedure to Determine the Optimal Composition of the Steel a Small Volume Database with the Same Treatment, International virtual journal for science, technics and innovations for the industry, Machines, Technologies, Materials, VII, Issues 11, pp. 54 – 57, 2013.

[11] Tontchev N., S. Popov, P. Koprinkova-Hristova, S. Popova, Y. Lukarski. (2011). Comparative study on intelligent and classical modeling and composition optimization of steel alloys, Journal of Materials Sciences and Engineering with Advanced Technology, 4(1), 69-91.

[12] Tontchev N., M. Ivanov, Modeling and Optimization of the Composition of Iron – Based Alloys By Approximation with Neural Models and Genetic Optimization Algorithm, FBIM Transactions, 15 01, 2(1), pp. 1-12.

[13] Koprinkova-Hristova P., N.Tontchev, Echo State Networks for Multi-dimensional Data Clustering, Artificial Neural Networks and Machine Learning–ICANN 2012, pp. 571-578.