Artificial neural network (ANN) approach to predicting micro hardness profile values of iron-based sintered alloys

Автори

  • Desislava Yordanova Mincheva Technical university of Varna
  • Georgi Stefanov Antonov Technical University of Varna

DOI:

https://doi.org/10.29114/ajtuv.vol1.iss1.23

Ключови думи:

PM sintered compacts, sintering atmosphere, heating rate, micro hardness, artificial neural network

Абстракт

Recent interest in artificial neural networks has considerably extended their use in the field of powder metallurgy. Advanced in the paper is a model for predicting the micro hardness of sintered compacts made from iron powders and powder mixtures through the process of sintering performed in different atmospheres. The proposed model is based on three layer neural network with backpropagation learning algorithm. Specially developed software has been used to provide for the proper functioning of the neural network. Moreover, it should also be noted that the training data used to carry out the research has been collected by a laboratory controlled experimental testing. Finally, the paper concludes that the presented neural network model is applicable for hardness profile prediction of iron-based sintered alloys as confirmed by the experimental results.

Изтегляния

Данни за теглене още не са налични.

References

<p>Callister. (2006). Materials sciences and engineering, An introduction 7th edition. <br /><br />Cherian, R. P., Smith, L. N., &amp; Midha, P. S. (2000). A neural network approach for selection of powder metallurgy materials and process parameters. Artificial Intelligence in Engineering, 14(1), 39-44. <br /><a href="https://doi.org/10.1016/S0954-1810(99)00026-6">Crossref</a><br /><br /> Dimitrov D, Zlateva P, Pieszonka T, &amp; Stoychev M. (2011). Atmosphere effect on dimensional changes during sintering of SC100.26 Iron powder with graphite and copper additions. Journal of materials science and technology, 19(4), 245-253. <br /><br />Drandarevic, D. (2000). Accuracy modeling of powder metallurgy process using backpropagation neural networks. Powder metallurgy, 25-29.<br /> <a href="https://doi.org/10.1179/pom.2000.43.1.25">Crossref</a> <br /><br />Drnadaveric. (2005). Modeling of dimensional changes during sintering. Science of sintering, 181-187. <br /><br />Fausett. (1994). Fundamentals of neural network: architectures, algorithms and applications. Prentice-Hall. <br /><br />Leonov, &amp; Nikolov V. (2012). A wavelet and neural network model for prediction of dry bulk shipping indices. Maritime economics and logistics, 319-333.<br /> <a href="https://doi.org/10.1057/mel.2012.10">Crossref</a> <br /><br />Mincheva D. (2016). Influence of the sintering atmosphere on the structure and properties of iron sintered alloys with addition of 2%Ti. ECOVARNA, 2016, (pp. 95-101). Varna.<br /><br /> Ohdar, R. (2003, January). Prediction or the process parameters of metal powders perform forging using artificial neural network (ANN). Journal of materials processing technology. <br /><br />Stoychev M., Rusev R., &amp; Harizanova S. (2002). Microstructures of sintered and heat-treated steels alloyed with Mn, Cr and Mo. International PM Conference. Ankara, Turkey. <br /><br />Sudhacar K, M. E. (2001, February). Mechanical behavior of powder metallurgy steel-Experimental Investigation and Artificial neural network-based prediction model. Journal of Materials Engineering and Performance, Vol. 10, Issue 1, pp. 31-36.<br /><a href="https://doi.org/10.1361/105994901770345303" target="_blank" rel="noopener">https://doi.org/10.1361/105994901770345303</a></p>

Downloads

Публикуван

2017-12-28

How to Cite

Mincheva, D. Y., & Antonov, G. S. (2017). Artificial neural network (ANN) approach to predicting micro hardness profile values of iron-based sintered alloys. ГОДИШНИК НА ТЕХНИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ - ВАРНА, 1(1), 1–5. https://doi.org/10.29114/ajtuv.vol1.iss1.23

Брой

Т. 1 Бр. 1 (2017): Годишник на технически университет - Варна

Раздел (Секция)

МЕХАНИКА, МАТЕРИАЛИ И МАШИННО ИНЖЕНЕРСТВО

License

          СПОРАЗУМЕНИЕ ЗА ПУБЛИКУВАНЕ

           Годишника на Технически университет - Варна (ГТУВ) цели да гарантира, че постъпващите статии се публикуват, като същевременно се предоставя значителна свобода на публикуващите ги автори. За изпълнение на тази цел, ГТУВ поддържа гъвкава политика относно авторските права, което означава, че няма прехвърляне на авторски права от автора на издателя, а авторите запазват изключително авторско право върху интелектуалното си произведение.

           При изпращане на статия, Отговорния автор трябва да се съгласи и приеме правилата и условията за публикуване, изложени в настоящото Споразумение за публикуване, които са както следва:

          ПРЕДОСТАВЯНЕ НА ПРАВА ОТ ОТГОВОРНИЯ АВТОР
           Отговорния автор предоставя на ГТУВ за времето на пълния срок на авторското право и всяко следващо удължаване или подновяване, следното:
      • Неотменимо, неизключително право да публикува, възпроизвежда, предоставя, разпространява или по друг начин използва предоставената работа в електронни и печатни издания и в производни произведения в целия свят, на всички езици и във всички известни съществуващи или в последствие възникнали медии.
      • Неотменимо, неизключително право да създава и съхранява електронни архивни копия на работата, включително правото да депозира предоставената работа в дигитални хранилища с отворен достъп.
      • Неотменимо, неизключително право на лицензиране на други лица да възпроизвеждат, превеждат, преиздават, предоставят и разпространяват предоставената работа при условие, че авторите са надлежно идентифицирани (за момента това се извършва чрез публикуване на произведението под лиценз Creative Commons Attribution 4.0 Unported).
           С предоставянето на работата за публикуване, авторските права върху материала остават на авторите. Авторите запазват всички патентни, търговски марки и/или други права върху интелектуалната си собственост.

           ЗАДЪЛЖЕНИЯ НА ОТГОВОРНИЯ АВТОР И СЪАВТОРИТЕ
           При последващо разпространение или повторно публикуване на предоставената работа, Отговорния автор се съгласява да идентифицира ГТУВ, в който е публикувано произведението като първоначален източник на първото публикуване на работата. Отговорния автор гарантира, че съавторите също ще посочват ГТУВ като източник на първото публикуване, когато разпространяват, преиздават или се позовават на настоящата работа в бъдещи свои публикации.

           ГАРАНЦИИ ОТ СТРАНА НА ОТГОВОРНИЯ АВТОР
          Отговорния автор гарантира че предоставената за публикуване работа не нарушава никои действащи нормативни разпоредби или законни права на която и да е трета страна. Същия гарантира че работата не съдържа какъвто и да е материал, който може да се възприеме от читателската аудитория като неетичен, компрометиращ, нехуманен, расистки, клеветнически и/или нарушаващ авторски и/или имуществени права, права на интелектуална собственост или поети ангажименти за поверителност към трети страни. Отговорния автор гарантира че предоставеният материал е с оригинално съдържание, не е официално публикуван в никое друго издателство, както и че не е в процес на публикуване пред други издателства. Отговорния автор също така гарантира че притежава съответните правомощия да сключи настоящото споразумение. Ако предоставяната работа е подготвена съвместно с други съавтори, Отговорния автор гарантира че всички останали съавтори са информирани и са съгласни предоставения материал да бъде публикуван в ГТУВ.

            Отговорния автор лично (или от името на авторския колектив) дава съгласието си да не въвлича по никакъв начин ГТУВ като страна в каквито и да било научни, академични, административни и/или съдебни спорове, в случаите на установени нарушения на горепосочените декларации и гаранции. 

           ПРАВА И ЗАДЪЛЖЕНИЯ НА ГТУВ
           ГТУВ се съгласява да публикува предоставения материал, в случаите когато същия отговаря напълно на всички необходими качествени, технически и редакционни изисквания, като го идентифицира еднозначно с авторите му. В следствие на настоящото споразумение, на ГТУВ се предоставя правомощие да упражнява права при необходимост от името на авторите върху трети лица, като например в случаите на установено плагиатство, нарушаване на авторски права и др.

           Декларация за поверителност на лични данни
             Вашите имена и имейл адреси, въведени в уебсайта на ГТУВ, ще бъдат използвани само и изключително за обявените цели на настоящото списание и няма да бъдат използвани за никакви други цели от издателя или предоставяни на друга - трета страна.
       Издателят се задължава да извърши всички необходими действия, цялата предоставена лична информация да остане конфиденциална, в рамките на издателя и да не бъде споделена с външни обекти или субекти, освен ако не е дадено предварително изрично разрешение от собственика на личните данни.
             Вашата лична информация няма да бъде обект на продажба, разпространение или публикуване по какъвто и да е начин и под каквато и да е форма.

Подобни статии

1 2 > >> 

Можете също да прегледате стартирайте разширено търсене за подобни статии във връзка с тази статия.