Título

PREVISÃO DAS PROPRIEDADES MECÂNICAS DE UM AÇO IF ATRAVÉS DA ANÁLISE DA CARGA DE LAMINAÇÃO DE ENCRUAMENTO

PREDICITION OF MECHANICAL PROPERTIES OF IF STEEL BY SKIN-PASS LOAD ANALYSIS

Autoria

Rabelo, Gláucio Bórtoli da Cruz; Takahashi, Hiroshi Jorge; Rocha, Roberta de Oliveira; Cetlin, Paulo Roberto

DOI

10.5151/2594-5297-15654

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Resumo

O presente trabalho discute o emprego de técnicas de modelagem, através de redes neurais artificiais (RNAs), que buscam prever as propriedades mecânicas à tração de aços IF (aços de ultra-baixo C, livres de intersticiais em solução [C e N], obtidos com pequenas adições de Ti), através da análise da carga obtida na laminação de encruamento. A metodologia utilizou-se, além das RNAs, da técnica conhecida como KDD – “Knowledge Discovery in Databases”, de ferramentas estatísticas e da coleta de dados em escala industrial para validação do modelo proposto. A RNA desenvolvida apresentou bom nível de acerto para a relação elástica e para o limite de escoamento, e não tão bom para limite de resistência e alongamento. Entretanto foram identificados fatores de interferência que impediram um acerto melhor. O emprego da ferramenta em um caso real evidenciou o potencial de sua utilização como instrumento de melhoria da qualidade.

 

This paper discusses the use of modeling techniques through artificial neural networks (ANNs), that seek to predict the tensile mechanical properties of IF steels, by analyzing the load obtained in the skin-pass rolling. In addition to the ANNs, the technique known as KDD - Knowledge Discovery in Databases, was used, as well statistics’ tools and data collection on industrial facilities to validate the proposed model. Developed ANN had good level of accuracy for yield point and the ratio between yield point and tensile strength, and not so good level of accuracy to tensile strength and elongation. However interference factors were identified that prevented a hit better. The use of the tool on a real case highlighted the potential for use as a tool for quality improvement.

Palavras-chave

Aço interstitial free; Laminação de encruamento; Redes neurais.

Interstitial free steel; Skin pass; Neural networks.