مجله مهندسی مکانیک

مجله مهندسی مکانیک

استفاده از سیستم استنتاجی فازی عصبی تطبیقی برای پیش بینی خواص مکانیکی فولاد CK45 در نورد گرم

نوع مقاله : علمی پژوهشی

نویسندگان
1 استادیار، مهندسی مکانیک، دانشگاه پیام نور، تهران
2 استادیار، مهندسی مکانیزاسیون، دانشگاه پیام نور، تهران
چکیده
فرآیند نورد یک فرآیند مهم تولید می ‌باشد که می تواند علاوه بر عمل تولید بر روی خواص مکانیکی فولادها هم تأثیر بگذارد .هدف از این تحقیق، پیش بینی استحکام نهایی فولاد CK45 بر اساس پارامترهای فرآیند نورد گرم می ‌باشد که به خاطر هزینه بالای عملیات نورد می‌ تواند سبب کاهش هزینه‌ ها و صرفه جویی در زمان تولید قطعات تولیدی شود. جهت انجام تحقیق، عملیات نورد گرم و سپس کوئنچ در دو محیط مختلف بر روی CK45 انجام شد. نمونه‌ ها در دماهای مختلف نورد و در سرعت ‌های غلطک متفاوت، تحت کرنش­ های یکسان قرار گرفته و سپس در دو محیط مختلف آب یخ و هوا تا دمای هوای اتاق به ‌سرعت سرد شدند. پس از عملیات کوینچ، نمودار تنش-کرنش و استحکام نهایی آنها  با استفاده از یک دستگاه کشش بررسی شد. در مرحله بعد با استفاده از روش سیستم استنتاجی فازی عصبی تطبیقی ( (ANFISمدلی برای پیش بینی استحکام نهایی فولادها بر اساس دو پارامتر دمای نورد و سرعت غلطک ها با استفاده از نرم افزار MATLAB ایجاد شد. سرعت غلطک و دمای نورد به عنوان ورودی و استحکام نهایی به عنوان خروجی به سیستم داده شد و پس از آموزش مدل نتایج بررسی گردید. مقایسه نتایج پیش بینی شده و اندازه گیری‌ شده نشان داد که روش ANFIS می تواند نتایج را با دقت بالایی پیش بینی کند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] S. Ray, "Introduction to Rolling Process," in Principles and Applications of Metal Rolling, Cambridge University Press, pp. 1–29, 2016, doi: https://doi.org/10.1017/CBO9781139879293.002.
 
[2] S.-F. Wang, Y. Peng, and Z.-J. Li, "Work-Hardening and Deformation Mechanism of Cold Rolled Low Carbon Steel," Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology, vol. 5, no. 3, pp. 823–828, 2013.
 
[3] X. Zhang, H. Wang, R. O. Scattergood, J. Narayan, and C. C. Koch, "Modulated oscillatory hardening and dynamic recrystallization in cryomilled nanocrystalline Zn", Acta Materialia, vol. 50, no. 16, pp. 3995-4004, 2002, https://doi.org/10.1016/S1359-6454(02)00199-4.
 
[4] R. Ueji, N. Tsuji, Y. Minamino, and Y. Koizumi, "Effect of rolling reduction on ultrafine grained structure and mechanical properties of low-carbon steel thermomechanically processed from martensite starting structure," Science and Technology of Advanced Materials, vol. 5, no. 1–2, pp. 153–162, 2004, doi: 10.1016/j.stam.2003.10.017.
 
[5] R. Ueji, N. Tsuji, Y. Minamino, and Y. Koizumi, "Effect of rolling reduction on ultrafine grained structure and mechanical properties of low-carbon steel thermomechanically processed from martensite starting structure," Science and Technology of Advanced Materials, vol. 5, no. 1–2, pp. 153–162, 2004, doi: 10.1016/j.stam.2003.10.017.
 
[6] H. Niakan, and A. Najafizadeh, "Effect of niobium and rolling parameters on the mechanical properties and microstructure of dual phase steels", Materials Science and Engineering: A, vol. 527, no. 21, pp. 5410-5414,  doi: https://doi.org/10.1016/j.msea.2010.05.078,(2010).
 
[7] M. Zebarjadi Sar, S. Barella, A. Gruttadauria, D. Mombelli, and C. Mapelli, "Impact of Warm Rolling Process Parameters on Crystallographic Textures, Microstructure and Mechanical Properties of Low-Carbon Boron-Bearing Steels," Metals, vol. 8, no. 11, art. 927, 2018, [Online], Available: http://www.mdpi.com/2075-4701/8/11/927,(2018).
 
[8] P. U. Nwachukwu and O. O. Oluwole, "Effects of rolling process parameters on the mechanical properties of hot-rolled St60Mn steel," Case Studies in Construction Materials, vol. 6, pp. 134-146, 2017, doi: https://doi.org/10.1016/j.cscm.2017.01.006,(2017).
 
[9] A. S. Mohamad Jaya, A. S. H. Basari, S. Z. M. Hashim, H. Haron, R. Muhamad, and M. N. A. Rahman, "Application of ANFIS in Predicting of TiAlN Coatings Hardness," Australian Journal of Basic and Applied Sciences, vol. 5, no. 9, pp. 1647-1657, 2011.
 
[10] G. Khalaj, A. Nazari, and A. K. Livary, "Application of ANFIS for modeling of microhardness of high strength low alloy (HSLA) steels in continuous cooling," Materials Research, vol. 16, no. 4, pp. 721-730, 2013, doi: 10.1590/S1516-14392013005000052.
 
[11] H.-B. Ly, B. T. Pham, D. V. Dao, and V. M. Le, "Improvement of ANFIS Model for Prediction of Compressive Strength of Manufactured Sand Concrete," Applied Sciences, vol. 9, no. 18, art. 3841, 2019, doi: 10.3390/app9183841.
 
[12] M. Zare and J. Vahdati Khaki, "Prediction of mechanical properties of a warm compacted molybdenum prealloy using artificial neural network and adaptive neuro-fuzzy models," Materials & Design, vol. 38, pp. 26–31, 2012, doi: 10.1016/j.matdes.2012.01.042.
 
[13] M. M. Yadollahi, A. Benli, and R. Demirboga, "Application of adaptive neuro-fuzzy technique and regression models to predict the compressive strength of geopolymer composites," Neural Computing and Applications, vol. 28, no. 6, pp. 1453–1461, 2016, doi: 10.1007/s00521-015-2159-6.
 
[14] Q. Xie, M. Suvarna, J. Li, X. Zhu, J. Cai, and X. Wang, "Online prediction of mechanical properties of hot rolled steel plate using machine learning," Materials & Design, vol. 197, art. 109201, 2021, doi: 10.1016/j.matdes.2020.109201.
 
[15] M. Soleymani, M. Khoshnevisan, and B. Davoodi, "Prediction of micro-hardness in thread rolling of St37 by convolutional neural networks and transfer learning," The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 123, no. 9–10, pp. 3261–3274, 2022, doi: 10.1007/s00170-022-10355-4.
 
[16] Xu, H., Xu, Z., and Zhang, K., "Mechanical Properties Prediction for Hot Roll Steel Using Convolutional Neural Network," in Bio-inspired Computing: Theories and Applications, Singapore, L. Pan, J. Liang, and B. Qu, Eds., 2020// 2020: Springer Singapore, pp. 565-575.
 
[17] Japanese Standards Association, "Method of tensile test for metallic materials," 2004.بسیار ناقص است.  
 
[18] G. Di Bella, F. Favaloro, and C. Borsellino, "Effect of Process Parameters on Friction Stir Welded Joints between Dissimilar Aluminum Alloys: A Review," Metals, vol. 13, no. 7, art. 1176, 2023, doi: 10.3390/met13071176.
 
[19] K. Mohammadi, S. Shamshirband, D. Petković, P. L. Yee, and Z. Mansor, "Using ANFIS for selection of more relevant parameters to predict dew point temperature", Applied Thermal Engineering, vol. 96, pp. 311-319, 2016, doi: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2015.11.081,(2016).
دوره 34، شماره 3 - شماره پیاپی 162
مرداد و شهریور 1404
صفحه 61-69

  • تاریخ دریافت 12 دی 1403
  • تاریخ بازنگری 23 اسفند 1403
  • تاریخ پذیرش 30 تیر 1404