Prediction of fracture toughness transition from tensile test data using artificial neural networks

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F16%3APU119401" target="_blank" >RIV/00216305:26210/16:PU119401 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Prediction of fracture toughness transition from tensile test data using artificial neural networks

Popis výsledku v původním jazyce

The aim of this paper is develop prediction procedure for the fracture toughness transition from tensile test data using artificial neural networks. In total 29 experimental data sets from low alloy steels are applied to validate the model of reference temperature prediction. The tensile tests have been done at general yield temperature of circumferential notched tensile tests (purely brittle fracture temperature) and at room temperature (purely ductile fracture temperature). To build the model, all parameters of tensile test and hardness values were used as input variables. The study indicates that the reference temperature characterizing the fracture toughness transition behaviour in low alloy steels with predominantly ferritic structure is predictable on the basis of selected characteristics of tensile test.

Název v anglickém jazyce

Prediction of fracture toughness transition from tensile test data using artificial neural networks

Popis výsledku anglicky

The aim of this paper is develop prediction procedure for the fracture toughness transition from tensile test data using artificial neural networks. In total 29 experimental data sets from low alloy steels are applied to validate the model of reference temperature prediction. The tensile tests have been done at general yield temperature of circumferential notched tensile tests (purely brittle fracture temperature) and at room temperature (purely ductile fracture temperature). To build the model, all parameters of tensile test and hardness values were used as input variables. The study indicates that the reference temperature characterizing the fracture toughness transition behaviour in low alloy steels with predominantly ferritic structure is predictable on the basis of selected characteristics of tensile test.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JL - Únava materiálu a lomová mechanika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/LO1202" target="_blank" >LO1202: NETME CENTRE PLUS</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

MULTI-SCALE DESIGN OF ADVANCED MATERIALS - CONFERENCE PROCEEDINGS

ISBN

978-80-214-5358-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

79-86

Název nakladatele

Brno University of Technology

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Mikulov

Datum konání akce

2. 6. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—