МОДЕЛИРАНЕ СЪСТАВА И ПРЕДСКАЗВАНЕ НА СВОЙСТВАТА НА СПЛАВИ НА ТИТАНОВА ОСНОВА С ПОМОЩТА НА ИЗКУСТВЕНИ НЕВРОННИ МРЕЖИ

Николай Тончев; Мартин Иванов

Научен доклад ID 1080 : 2014/3

МОДЕЛИРАНЕ СЪСТАВА И ПРЕДСКАЗВАНЕ НА СВОЙСТВАТА НА СПЛАВИ НА ТИТАНОВА ОСНОВА С ПОМОЩТА НА ИЗКУСТВЕНИ НЕВРОННИ МРЕЖИ

Николай Тончев1, Мартин Иванов2

В съобщението е предложен подход за прогнозиране на механичните свойства на сплави на титанова основа при зададен състав и режим на термично обработване. По предварително определени оптимални експериментирани състави, извън използваната за апроксимация база от данни, се определя апроксимация най-точно отговаряща на определените условия. Апроксимацията се извършва посредством невронни модели. Подходът дава възможност за по-точно автоматизирано прогнозиране на свойствата на сплавите в зависимост от състава и термичното обработване на сплавта.

• Презареди статията • Open/Download as PDF

металургично проектиране ANN моделиране оптимизация титанови сплавиmetallurgical design modelling ANN optimization titanium alloys.Николай Тончев Мартин Иванов

BIBLIOGRAPHY

[1] Tontchev N. Materials Science, Effective solutions and Technological variants, 2014/3/3, LAMBERT Academic Publishing

[2] Malinov, S, Sha, McKeown, J.J.: Modelling and Correlation between Processing Parameters and Properties of Titanium Alloys using Artificial Neural Network. Computational Material Science 21, 375- -394 (2001)

[3] Dobrzański L.A, R. Honysz, Application of artificial neural networks in modelling of quenchedand tempeRp0,2d structural steels mechanical properties, Journal of Achievements in Materials andManufacturing Engineering, 40/1, (2010)50-57.

[4] Bhadeshia H.K.D.H., “Neural networks in materials science”, ISIJ International, 39 (1999), 966-979.

[5] Fujii, MacKay, D. J. C. and Bhadeshia, H. K. D. H., "Bayesian neural Network Analysis of Fatigue Crack Growth Rate in Nickel-Base Superalloys”, ISIJ International, Vol. 36, 1996, pp. 1373-1382.

[6] Edited by J.G. Taylor, Neural Networks and Their Applications, King"s College London, John Wiley & Sons Ltd, 1996.

[7] Tosh Colin R., Graeme D. Ruxton, Modelling Perception With Artificial Neural Networks, Cambridge University PRp0,2ss 2010.

[8] StatSoft, Electronic Statistics Textbook: http://www.statsoft.com/textbook/.