PREVISÃO DE PROPRIEDADES MECÂNICAS DE BOBINAS LAMINADAS A QUENTE ATRAVÉS DE REDES NEURAIS
PREDICTION OF MECHANICAL PROPERTIES OF HOT COILS USING NEURAL NETWORKS
Gorni, Antonio Augusto; Silva, Marcos Roberto S. da
http://dx.doi.org/10.4322/tmm.00504008
Tecnol. Metal. Mater., vol.5, n4, p.229-234, 2009
Resumo
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de redes neurais para o cálculo de propriedades mecânicas de bobinas a quente de aços ao C-Mn e microligados, a partir de sua composição química e dos parâmetros de laminação. A precisão destes modelos ficou num nível intermediário entre a obtida por equações lineares e a de modelos comerciais (VAIQ‑Strip), representando, portanto, uma alternativa balanceada entre precisão preditiva e esforço requerido para seu desenvolvimento. Também são determinados, de forma quantitativa, os graus de contribuição e de relevância associados a cada variável independente para os resultados previstos, de acordo com diversos critérios estatísticos. Este procedimento mostra que o processo de laminação de tiras a quente exerce menor efeito sobre as propriedades mecânicas da bobina do que o verificado para a composição química do aço.
Palavras-chave
Bobina a quente, Processos, Propriedades mecânicas, Redes neurais
Abstract
Neural networks are developed in this work to calculate mechanical properties of hot coils of C-Mn and microalloyed steels from their chemical composition and rolling process data. The precision achieved by such models is between that got by linear equations and by commercial models (VAIQ-Strip). So the neural networks approach is a balanced alternative between performance and effort required for model development. The quantitative degree of contribution and relevance of each independent variable in the forecast results ae also determined according to several statistical criteria. This procedure shows that the hot strip rolling process has a smaller effect over mechanical properties of the coil than that observed from the chemical composition of the steel.
Keywords
Hot coil, Processes, Mechanical properties, Neural networks
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