Title

Modelamento Matemático das Temperaturas Críticas da Laminação Controlada Através de Equações Empíricas e Redes Neurais

Modelamento Matemático das Temperaturas Críticas da Laminação Controlada Através de Equações Empíricas e Redes Neurais

Authorship

GORNI, ANTONIO AUGUSTO; CAVALCANTI, CELSO GOMES

GORNI, ANTONIO AUGUSTO

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CAVALCANTI, CELSO GOMES

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DOI

10.5151/2594-5327-C00388

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Abstract

O conhecimento das temperaturas críticas na laminação controlada – Tnr, Ar3 e Ar1 – é fundamental para a correta seleção das temperaturas em que devem ocorrer os diversos estágios deste processo. Neste trabalho foram determinados esses parâmetros para os seis aços microligados mais frequentemente processados no Laminador de Chapas Grossas da COSIPA. Foi verificado que o efeito isolado dos diversos elementos de liga não foi muito nítido, fato atribuído à pequena variação de seus teores entre o pequeno número de ligas estudadas. De todo modo, o Nb e o Si foram os elementos estatisticamente mais significativos para a determinação de Tnr e Ar3, respectivamente. O modelamento matemático via redes neurais para o cálculo desses dois parâmetros a partir da composição química mostrou-se ser mais preciso do que os obtidos através dos antigos modelos empíricos. Seu desempenho poderá ser adicionalmente melhorado através da utilização de maior quantidade de dados em sua fase de aprendizagem.

O conhecimento das temperaturas críticas na laminação controlada – Tnr, Ar3 e Ar1 – é fundamental para a correta seleção das temperaturas em que devem ocorrer os diversos estágios deste processo. Neste trabalho foram determinados esses parâmetros para os seis aços microligados mais frequentemente processados no Laminador de Chapas Grossas da COSIPA. Foi verificado que o efeito isolado dos diversos elementos de liga não foi muito nítido, fato atribuído à pequena variação de seus teores entre o pequeno número de ligas estudadas. De todo modo, o Nb e o Si foram os elementos estatisticamente mais significativos para a determinação de Tnr e Ar3, respectivamente. O modelamento matemático via redes neurais para o cálculo desses dois parâmetros a partir da composição química mostrou-se ser mais preciso do que os obtidos através dos antigos modelos empíricos. Seu desempenho poderá ser adicionalmente melhorado através da utilização de maior quantidade de dados em sua fase de aprendizagem.

Keywords

Ensaio de Torção a Quente, Temperatura de Não-Recristalização, Temperatura Ar3, Modelo Matemático

Ensaio de Torção a Quente, Temperatura de Não-Recristalização, Temperatura Ar3, Modelo Matemático