Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/59713
Title: Моделирование напряжения течения стали с повышенным содержанием бора
Other Titles: MODELLING OF THE FLOW STRESS OF THE STEEL WITH HIGH BORON CONTENT
Authors: Чурюмов, А. Ю.
Поздняков, А. В.
Хомутов, М. Г.
Войтенко, А. Г.
Черешнева, А. А.
Churyumov, А. Y.
Pozdnyakov, А. V.
Homutov, М. G.
Vojtenko, А. G.
Chereshneva, А. А.
Issue Date: 2016
Publisher: Издательство Уральского университета
Citation: Моделирование напряжения течения стали с повышенным содержанием бора / А. Ю. Чурюмов, А. В. Поздняков, М. Г. Хомутов, А. Г. Войтенко, А. А. Черешнева // XVII международная научно-техническая Уральская школа-семинар металловедов-молодых ученых. Екатеринбург, 5-9 декабря 2016 : сборник научных трудов. — Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2016. — Ч. 2. — С. 253-258.
Abstract: Нержавеющая сталь с высоким содержанием бора является основным материалом для использования в стеллажах уплотненного хранения отработанного ядерного топлива. С использованием комплекса Gleeble 3800 исследовано термодеформационное поведение нержавеющей стали с 2,05 и 3,15 мас. % бора в интервале температур 800 – 1150 ºC. С помощью экспериментальных данных построены модели связи напряжения течения с параметрами горячей деформации на основе уравнения Аррениуса и искусственной нейронной сети (ИНС).
Stainless steels with high boron content are the important materials for use to storage of the spent nuclear fuel. Hot compression tests of stainless steel with 2.05 and 3.15 wt. % of boron were performed in the temperature range of 800 – 1150 ºC by using a Gleeble 3800 thermomechanical simulator. Based on the experimental true strain-true stress data, the modified Arrhenius-type constitutive model and artificial neural network model (ANN) were established for the stainless steels with high boron content.
Keywords: СТАЛЬ С ВЫСОКИМ СОДЕРЖАНИЕМ БОРА
ГОРЯЧАЯ ДЕФОРМАЦИИ
МОДЕЛИРОВАНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
HIGH BORON STEEL
HOT DEFORMATION
CONSTITUTIVE MODEL
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/59713
Conference name: XVII Международная научно-техническая Уральская школа-семинар металловедов-молодых ученых
Conference date: 05.12.2016-09.12.2016
ISBN: 978-5-321-02510-9 (Ч. 2)
978-5-321-02508-6
Origin: XVII международная научно-техническая Уральская школа-семинар металловедов-молодых ученых. Ч. 2. — Екатеринбург, 2016
Appears in Collections:Конференции, семинары

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
978-5-321-02510-9_2016_057.pdf1,04 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.