Exploitation of Neural Networks In Material Research

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27360%2F06%3A00014221" target="_blank" >RIV/61989100:27360/06:00014221 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Exploitation of Neural Networks In Material Research

Original language description

Theoretical knowledge of physical metallurgy doesn't express comprehensively all physical variables, which influence resultant product manufacture quality. Therefore data files contained in IRA and ARA steel diagrams of different chemical composition arethe basic tool for heat treatment. It is possible to treat these data statistically and thus acquire empiric relations, which serve for partial processes course prediction proceeding at heat treatment. These relations were obtained so far on the basis of regression analysis of measured data. Real possibility of prediction of different steel parameter with exploitation of artificial intelligence elements offers at present. Model of prediction of steel mechanical properties after heat treatment using neural networks methods was created. By suitable connection of these results with knowledge of physical metallurgy and with practical data about heat treatment it's possible to obtain groundwork for creation of semi-empiric model of heat tre

Czech name

Využití neuronových sítí v materiálovém výzkumu

Czech description

Teoretické poznatky fyzikální metalurgie nepostihují dosud komplexně všechny fyzikální proměnné, které ovlivňují výsledné mechanické vlastnosti výrobku. Proto jsou základní pomůckou pro tepelné zpracování IRA a ARA diagramy oceli o daném chemickém složení. Údaje obsažené v IRA a ARA diagramech je možno statisticky zpracovat a takto dojít k empirickým vztahům, které slouží pro predikci průběhu dílčích procesů probíhajících při tepelném zpracování. Doposud byly tyto vztahy získávány na základě regresní analýzy naměřených dat. V současné době se naskýtá reálná možnost predikce různých parametrů oceli při tepelném zpracování s využitím prvků umělé inteligence. Byl vytvořen neuronový model pro predikci mechanických vlastností ocelí po tepelném zpracování. Daná problematika, spolu s dalšími technickými aplikacemi umělé inteligence, byla řešena v rámci grantového projektu GAČR 106/05/2596.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

JG - Metallurgy, metal materials

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/GA106%2F05%2F2596" target="_blank" >GA106/05/2596: Exploitation of knowledge systems in maintenance control of metallurgical devices with involvement of continuous diagnostics to solution</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year

2006

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Proceedings of 7th International Carpathian Control Conference

ISBN

80-248-1066-2

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

4

Pages from-to

209-212

Publisher name

Vysoká škola báňská-Technická univerzita Ostrava

Place of publication

Ostrava

Event location

—

Event date

—

Type of event by nationality

—

UT code for WoS article

—