Modelagem do processo de revenimento por redes neurais / Modeling of tempering process by means of neural networks

AUTOR(ES)

Renata Neves Penha

DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

Os resultados dos processos de alívio de tensões e demais alteraçõees em propriedades mecânicas no revenimento são dependentes do tempo e da temperatura do processo o qual pode ser correlacionado usando algum parâmetro como o de Holloman-Jaffe ou o de Larsen-Miller. Estes parâmetros medem o efeito térmico do processo na transformação metalúrgica do aço durante o revenimento. Processos apresentando o mesmo parâmetro devem apresentar o mesmo efeito nas propriedades mecânicas, como a dureza, por exemplo. No entanto, expressões numéricas mais tradicionais assumem que o processo de revenimento é isotérmico, o que raramente acontece nos fornos de produçãoo, devido ao período de aquecimento anterior ao encharcamento na temperatura de revenimento desejada. Embora a equação de Larsen-Miller e o parâmetro de Holloman-Jaffe sejam bem conhecidos, suas origens e limitações, e em alguns casos seus usos, geralmente não são discutidos em detalhes na maioria dos textos de tratamento térmico. Assim o que se deseja é estabelecer uma relação numérica mais precisa, utilizando redes neurais para simular os efeitos do processo de revenimento dos aços para beneficiamento, através da previsão de suas propriedades mecânicas.

ASSUNTO(S)

mechanical properties modelagem modeling neural networks propriedades mecânicas redes neurais revenimento tempering

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