Title

AVALIAÇÃO MICROESTRUTURAL PELA ANÁLISE DE REDES EM PYTHON

MICROSTRUCTURAL EVALUATION BY NETWORK ANALYSIS IN PYTHON

Authorship

Dutra, Júlio César; Augustini, Jacqueline Matsuda

DOI

10.5151/2594-5327-34597

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Abstract

A ANÁLISE MICROESTRUTURAL É DE EXTREMA IMPORTÂNCIA E É UTILIZADA COM DIVERSOS OBJETIVOS, UM DELES É ESTUDAR A EVOLUÇÃO DO CRESCIMENTO DE GRÃOS E DESDOBRAMENTOS NAS PROPRIEDADES DOS MATERIAIS. COM O OBJETIVO DE UTILIZAR A ANÁLISE DE REDES PARA ESSE FIM, FORAM DESENVOLVIDOS DOIS ALGORITMOS NA LINGUAGEM PYTHON, UM QUE ANALISA MICROESTRUTURAS TEÓRICAS E OUTRO MICROESTRUTURAS REAIS, NUMERANDO OS GRÃOS E ENCONTRANDO VIZINHOS PARA REALIZAR CÁLCULOS DESSA ANÁLISE, COMO: GRAU DE UM NÓ, CENTRALIDADE PADRONIZADA, GRAU DE CENTRALIDADE DO GRUPO, VARIÂNCIA DOS ÍNDICES DO GRAU DE CENTRALIDADE DO GRÃO E GRAU PADRONIZADO MÉDIO. A DETECÇÃO DOS GRÃOS E A ANÁLISE DE REDES FORAM REALIZADAS EFICIENTEMENTE EM AMBOS OS ALGORITMOS, COM OS NÓS DA REDE POSICIONADOS DE ACORDO COM PARÂMETROS ÚNICOS DE CADA MICROESTRUTURA, PODENDO SER UTILIZADOS EM ESTUDOS QUE ENVOLVAM A ANÁLISE DE REDES APLICADA EM MICROESTRUTURAS.

 

MICROSTRUCTURAL ANALYSIS IS EXTREMELY IMPORTANT AND USED FOR A LOT OF PURPOSES, ONE OF THEM BEING THE STUDY OF THE EVOLUTION OF GRAIN GROWTH AND ITS INFLUENCE ON MATERIAL PROPERTIES. NETWORK ANALYSIS CAN BE USED TO THIS END, SO TWO ALGORITHMS WERE DEVELOPED IN PYTHON TO ANALYZE BOTH THEORETICAL AND REAL MICROSTRUCTURES, ENUMERATING GRAINS AND FINDING THEIR NEIGHBORS TO CALCULATE MANY VARIABLES FROM THIS ANALYSIS, SUCH AS: CENTRALITY DEGREE OF NODES, STANDARDIZED CENTRALITY DEGREE OF NODES, GROUP DEGREE CENTRALITY, VARIANCE OF NODE DEGREES AND AVERAGE STANDARDIZED DEGREE. BOTH DETECTION OF GRAIN BOUNDARIES, GRAINS, AND THEIR NETWORK ANALYSIS ARE EFFICIENTLY DONE IN BOTH ALGORITHMS, WITH THE NODES POSITIONED ACCORDINGLY TO GEODESICAL MICROSTRUCTURAL POSITIONS. THIS MAY BE USED IN STUDIES INVOLVING NETWORK ANALYSIS APPLIED TO GRAIN GROWTH EVOLUTION.

Keywords

Análise de redes; Python; Crescimento de grãos.

Network analysis; Python; Grain growth.