[논문]인공신경망을 이용한 인콜로이 825 합금의 고온 변형 거동 연구

송신형; 김용배; 이승용

doi:10.7735/ksmte.2018.27.1.41

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인공신경망을 이용한 인콜로이 825 합금의 고온 변형 거동 연구
Study on the High Temperature Deformation of Incoloy 825 Alloy using an Artificial Neural Network

한국생산제조학회지 = Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers, v.27 no.1, 2018년, pp.41 - 45

송신형 (Department of Mechanical Engineering, Wonkwang University) , 김용배 (Korea Institute of Industrial Technology) , 이승용 (Automobile Engineering, Seojeong College)

Abstract ▼ AI-Helper

In this research, a constitutive study of the high-temperature deformation behavior of Incoloy 825 alloy was performed using an artificial neural network (ANN). For the study, a high-temperature compression test on Incoloy 825 was carried out on a Gleeble 3500 system at temperatures ranging from $950-1,150^{\circ}C$ and strain rates of 0.2/s and 2/s. After the compression test, the study of the flow stress was conducted for various temperatures and strain rates. The flow stress variation during the deformation of Incoloy 825 was dependent on the deformation temperature and strain rate. The flow stress at various deformation temperatures and strain rates was modeled using the Hollomon-type equation. The constitutive behavior of Incoloy 825 during hot temperature deformation was modeled using an ANN.

주제어

참고문헌 (8)

Park, Y. T., Jeong, Y. H., 2016, Effect of Hot Forging Ratio on the Mechanical Properties in Incoloy 825 Alloy, Journal of the Korean Society for Heat Treatment. 29:6 259-263.

원문보기 상세보기
Kim, H. B., Lee, C. H., 1997, A Study of Dissimilar Weldability of Incoloy 825 With Mild Steel, Korean Journal of Materials Research 7:2 162-170.
Quan, G., Yu, C., 2014, A Comparative Study on Improved Arrhenius-Type and Artificial Neural Network Models to Predict High-Temperature Flow Behaviors in 20MnNiMo Alloy, The Scientific World Journal 2014 108492.
Zhao, J., Ding, H., 2014, Modelling of the Hot Deformation Behaviour of a Titanium Alloy Using Constitutive Equations and Artificial Neural Network, Computational Materials Science 92 47-56.

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Guo, L., Li, B., 2013, Constitutive Relationship Model of TC21 Alloy Based on Artificial Neural Network, Transactions of Nonferrous Metals Society of China 23:6 1761-1765.

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Duan, Y., Ma, L., 2017, Developed Constitutive Models, Processing Maps and Microstructural Evolution of Pb-Mg-10Al-0.5B Alloy, Materials Characterization 129 353-366.

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YAN, J., Pan, Q., 2017, Flow Behavior of Al-6.2Zn-0.70Mg-0.30Mn-0.17Zr Alloy During Hot Compressive Deformation Based on Arrhenius and ANN Models, Transactions of Nonferrous Metals Society of China 27:3 638-647.

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Babu, A., Mandal, S., 2017, Regression Based Novel Constitutive Analyses to Predict High Temperature Flow Behavior in Super Austenitic Stainless Steel, Materials Science and Engineering: A 703 187-195.

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