Application of Artificial Neural Network and Multi-magnetic NDE Methods to Determine Mechanical Properties of Plain Carbon Steels Subjected to Tempering Treatment
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 34، شماره: 4
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 313
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-34-4_018
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
The present paper shows the results of applying an artificial neural network to three non-destructive magnetic methods including magnetic hysteresis loop (MHL), eddy current (EC), and magnetic flux leakage (MFL) techniques to determine mechanical features of plain carbon steels with unknown carbon contents subjected to tempering treatment. To simultaneously evaluate the effects of carbon content and microstructure on the magnetic and mechanical properties, four grades of hypoeutectoid steel samples containing ۰.۳۰, ۰.۴۶, ۰.۵۴, and ۰.۷۱ wt.% carbon were austenitized in the range of ۸۳۰-۹۲۵ °C and then subjected to quench-tempering treatments at ۲۰۰, ۳۰۰, ۴۰۰, ۵۰۰ and ۶۰۰ °C. In the next step, mechanical properties including tensile strength, elongation, and hardness were measured using tensile and hardness tests, respectively. Finally, to study the electromagnetic parameters, MHL, MFL and EC non-destructive electromagnetic tests were applied to the heat-treated samples and their outputs were fed to a generalized neural network designed in this work. The results revealed that using a proper combination of electromagnetic parameters as the ANN input for each mechanical parameter enables us to determine the hardness, UTS and elongation of hypoeutectic carbon steel parts after tempering treatment with high accuracy.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
I. Ahadi Akhlaghi
Department of Electrical and Bioelectric Engineering, Sadjad University of Technology, Mashhad, Iran
S. Kahrobaee
Department of Mechanical and Materials Engineering, Sadjad University of Technology, Mashhad, Iran
M. Sekhavat
Department of Mechanical and Materials Engineering, Sadjad University of Technology, Mashhad, Iran
H. Norouzi Sahraei
Center of Nondestructive Evaluation (CNDE), Sadjad University of Technology, Mashhad, Iran
F. Akhlaghi Modiri
Center of Nondestructive Evaluation (CNDE), Sadjad University of Technology, Mashhad, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :