Modeling composition and processing parameters for the development of steel alloys : a statistical approach
Modelamiento de la composición y los parámetros de procesamiento para el desarrollo de aleaciones de acero : un enfoque estadístico
El acero alta resistencia baja aleación (high strength low alloy, HSLA-100) fue desarrollado como reemplazo del HY 100 para reducir los costos de fabricación al eliminar el precalentamiento durante las operaciones de soldadura.
Un análisis de red neuronal de datos tales como efectos de la composición, tratamiento térmico y dureza al impacto medida con el ensayo Charpy indica tendencias en la dependencia de las propiedades mecánicas de la composición de la aleación y el tratamiento térmico.
En el documento, los autores proponen el uso de modelos de regresión como una herramienta para reducir el tiempo y los costos asociados con el desarrollo y selección de aleaciones metálicas nuevas. Se desarrolló un modelo de regresión múltiple, el cual puede predecir exactamente la resistencia a la tracción del acero alta resistencia baja aleación (high strength low alloy, HSLA-100), basado en su composición química y sus parámetros de procesamiento. Se usa la regresión por cuantiles para modelar la respuesta a la tenacidad de fractura (fracture toughness) medida por medio del ensayo Charpy, la cual exhibe una variabilidad sustancial y, por ende, no se modela usualmente por regresión estándar con su enfoque en la estimación de la media.
Este documento fue preparado por Alexandr Golodnikov, Stan Uryasev, Grigoriy Zrazhevsky (Department of Industrial and Systems Engineering, University of Florida, Gainsville, FL, Estados Unidos), A. Alexandre Trindade (Department of Statistics, University of Florida, Gainsville, FL, Estados Unidos) y Yevgeny Macheret (Institute for Defense Analysis, Alexandria, VA, Estados Unidos). El documento se encuentra alojado en la Stan Uryasev’s Homepage.
Recursos
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Formatopdf
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Idioma:inglés
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Tamaño:242 kb