| Revista: | Ingeniería mecánica, tecnología y desarrollo |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000382381 |
| ISSN: | 1665-7381 |
| Autores: | López Martínez, Edgar1 Vázquez Gómez, Octavio1 Campillo Illanes, Bernardo Fabián1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Química, México, Distrito Federal. México |
| Año: | 2014 |
| Periodo: | Sep |
| Volumen: | 5 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 273-279 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | Se diseñó una red neuronal artificial (RNA) para estimar el esfuerzo de fluencia en función de la composición química y dureza de aceros microaleados de alta resistencia (HSLA) y aceros de alta resistencia (HSS). La información necesaria para la RNA se obtuvo mediante la búsqueda en la literatura para construir una base de datos. El diseñó de la RNA fue del tipo perceptón multicapa con una regla de aprendizaje de propagación hacia atrás y función de transferencia sigmoidal, variando el número de nodos en la capa oculta. Se determinó que el diseño de la RNA con 11 nodos es capaz de estimar el esfuerzo de fluencia de un acero microaleado en función de la composición química y dureza. Una vez entrenada y probada la RNA, se utilizó para estimar el esfuerzo de fluencia en las diferentes zonas y subzonas de la soldadura de dos aceros microaleados experimentales de alta resistencia |
| Resumen en inglés | An artificial neural network (ANN) was designed to estimate the yield stress as a function of the chemical composition and hardness of high strength low alloy steels (HSLA) and high strength steels (HSS). The information required for the ANN was obtained by literature search to build a database. The designed ANN was of multilayer perceptón type with back-propagation learning rule and sigmoidal transfer function, varying the number of nodes in the hidden layer. It was determined that the design of the ANN with 11 nodes is able to predict the yield stress of a microalloyed steel according to the chemical composition and hardness. Once trained and tested the ANN, it was used to estimate the yield stress in the different zones and subzones of the weld of two experimental high strength microalloyed steels |
| Disciplinas: | Ingeniería |
| Palabras clave: | Ingeniería metalúrgica, Soldadura, Esfuerzo de fluencia, Redes neuronales artificiales, Aceros microaleados |
| Keyword: | Engineering, Metallurgical engineering, Welding, Yield strength, Microalloyed steel |
| Texto completo: | Texto completo (Ver HTML) |
