Využití neuronových sítí pro identifikaci materiálových vlastnosti konstrukčních ocelí z výsledků SPT

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F25870807%3A_____%2F17%3AN0000041" target="_blank" >RIV/25870807:_____/17:N0000041 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.hutnickelisty.cz" target="_blank" >http://www.hutnickelisty.cz</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Využití neuronových sítí pro identifikaci materiálových vlastnosti konstrukčních ocelí z výsledků SPT

Popis výsledku v původním jazyce

Tato práce shrnuje výsledky experimentálních prací a numerického modelování, které byly provedeny v rámci řešení projektu TAČR č TE01020068 Centrum výzkumu a experimentálního vývoje spolehlivé energetiky, pracovního balíčku WP 8 Výzkum a vývoj nových zkušebních metod pro hodnocení materiálových vlastností. Tento projekt se zabývá využitím penetračních testů pro hodnocení degradace materiálů kritických komponent klasických elektráren ve společnosti ČEZ, a.s. Hlavním záměrem řešení uvedeného pracovního balíčku WP8 je zpřesnění empirických korelací vybraných materiálů používaných v energetice pro výrobu kritických komponent jako jsou parovody, rotory turbin atd. Mimoto se činnosti realizované v rámci pracovního balíčku rovněž zaměřují na využití metody konečných prvků (MKP) a neuronových sítí (NN) pro stanovení mechanických vlastností (meze kluzu, meze pevnosti a lomové houževnatosti) při laboratorní teplotě z výsledků penetračních testů. Konečným cílem experimentálních prací prováděných v rámci tohoto projektu je vytvoření softwaru, který by na základě již provedených experimentů SPT (small punch test), tahovou zkoušku a zkoušku lomové houževnatosti dokázal pro nově provedený SPT predikovat materiálové parametry bez nutnosti provádět tahovou zkoušku a zkoušky lomové houževnatosti a tyto parametry z výsledku SPT identifikovat.

Název v anglickém jazyce

Utilization of Neural Networks for Evaluation of Material Properties of Structural Steels based on SPT Results

Popis výsledku anglicky

This paper summarizes results of experimental work and numerical simulations carried out within the project TE01020068 “Centre of research and experimental development of reliable energy production, work package 8: Research and development of new testing methods for evaluation of material properties”. This project deals with the utilization of the small punch test for evaluation of material degradation of critical components of a power station in the company ČEZ. The main goal of the WP8 activities is an improvement of empirical correlation of selected materials used in power industry for manufacturing of the critical components (rotors, steam-pipes, etc.). Moreover, WP8 activities are also focused on utilization of FE method and neural networks (NN) for evaluation of mechanical properties (yield stress, tensile strength, and fracture toughness) at a room temperature, based on SPT results. Neural networks are computing systems inspired by the biological neural networks that constitute animal brains. Such systems learn to perform tasks by considering examples, generally without task-specific programming. They have found most use in applications difficult to express in a traditional computer algorithm using rule-based programming. Neural networks have been used on a variety of tasks, including computer vision, speech recognition, machine translation, social network filtering, playing board and video games, medical diagnosis and in many other domains. The aim of the experimental work in this project presented in this paper is to develop a software for prediction of mechanical properties (yield stress, tensile strength and fracture behaviour in the term of J0,2) of the new materials used in the power industry. Such investigation is based only on built database and SPT results. Additional experimental tests, such as tensile and fracture toughness, requiring quite large volume of experimental material taken from operating components, are not desirable here.

Druh

J_ost - Ostatní články v recenzovaných periodicích

CEP obor

—

OECD FORD obor

20501 - Materials engineering

Projekt

<a href="/cs/project/TE01020068" target="_blank" >TE01020068: Centrum výzkumu a experimentálního vývoje spolehlivé energetiky</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Hutnické listy

ISSN

0018-8069

e-ISSN

—

Svazek periodika

LXX

Číslo periodika v rámci svazku

4

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

24-29

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—