Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/109051
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorЧурюмов, А. Ю.ru
dc.contributor.authorChuryumov, A. Yu.en
dc.date.accessioned2022-03-03T12:12:24Z-
dc.date.available2022-03-03T12:12:24Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationЧурюмов А. Ю. Расчет напряжения течения сталей при горячей деформации с применением искусственной нейронной сети / А. Ю. Чурюмов. — Текст : электронный // Актуальные проблемы физического металловедения сталей и сплавов = Actual Problems of the Physical Metallurgy of Steels and Alloys : сборник тезисов докладов XXVI Уральской школы металловедов-термистов (Екатеринбург, 7–11 февраля 2022 г.). — Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2022. — С. 252-256. — URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/109051.ru
dc.identifier.isbn978-5-7996-3424-7-
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/109051-
dc.description.abstractПостроена математическая модель, основанная на искусственной нейронной сети, позволяющая с высокой точностью определять напряжение течения сталей в широком диапазоне их химического состава и условий горячей пластической деформации. Проверка построенной модели на независимых экспериментах для стали Fe–30Mn–10Al–1,1C–4Mo показала ее высокую точность в прогнозировании кривых деформации.ru
dc.description.abstractAn artificial neural network model has been constructed for the prediction of the steel flow stress during hot deformation. The model shows high accuracy in a wide range of steel chemical composition and hot deformation conditions. Verification of the constructed model using independent experiments for Fe–30Mn–10Al–1,1C–4Mo steel has shown its high accuracy in predicting the deformation curves.en
dc.description.sponsorshipPабота выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 18-79-10153-П).ru
dc.description.sponsorshipThe work was carried out with the financial support of the Russian Science Foundation (project No. 18-79-10153-P).en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherИздательство Уральского университетаru
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/RSF//18-79-10153en
dc.relation.ispartofАктуальные проблемы физического металловедения сталей и сплавов. — Екатеринбург, 2022ru
dc.subjectСТАЛЬru
dc.subjectНАПРЯЖЕНИЕ ТЕЧЕНИЯru
dc.subjectГОРЯЧАЯ ДЕФОРМАЦИЯru
dc.subjectИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬru
dc.subjectGLEEBLE 3800ru
dc.subjectSTEELen
dc.subjectFLOW STRESSen
dc.subjectHOT PLASTIC DEFORMATIONen
dc.subjectARTIFICIAL NEURAL NETWORKen
dc.subjectTHERMOMECHANICAL SIMULATOR GLEEBLE 3800en
dc.titleРасчет напряжения течения сталей при горячей деформации с применением искусственной нейронной сетиru
dc.title.alternativeSteel Hot Deformation Flow Stress: Artificial Neural Network Computationen
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.conference.nameXXVI Уральская школа металловедов-термистов «Актуальные проблемы физического металловедения сталей и сплавов»ru
dc.conference.date07.02.2022–11.02.2022-
dc.identifier.rsihttps://www.elibrary.ru/item.asp?id=48041886-
local.description.firstpage252-
local.description.lastpage256-
local.fund.rsf18-79-10153-
local.contributorЧурюмов, Александр Юрьевичru
Располагается в коллекциях:Конференции, семинары

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
978-5-7996-3424-7_2022_053.pdf332,31 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.