Published 2004 | Version v1
Journal article

Neural network analysis of standard mechanical properties of ferritic-martensite steels

  • 1. FGUP Gosudarstvennyj Nauchnyj Tsentr Rossijskoj Federatsii - Fiziko-Ehnergeticheskij Inst. im. ak. A.I. Lejpunskogo (FGUP GNTs RF FEhI), Obninsk, Kaluzhskaya Obl. (Russian Federation)
  • 2. Minatom RF, Moscow (Russian Federation)

Description

Neural network model of 12% Cr ferritic-martensitic steels tensile behavior depending on the steel chemical composition, strain, heat treatment, irradiation, and test conditions has been described. The results of the model calculations of yield and ultimate strengths are presented for EhP-823 and EhP-450 steels. The model developed provides a satisfactory convergence of calculated and experimental data, as this takes place a relative mean deviation does not exceed 12.3 and 25% for σu and σ0.2 correspondingly

Abstract (Russian)

Описано создание нейроносетевой модели поведения прочностных свойств 12% хромистых сталей ферритно-мартенситного класса в зависимости от химического состава, деформации, термообработки, условий облучения и испытания. Приведены результаты расчетов пределов прочности и текучести сталей ЭП-823 и ЭП-450. Разработанная модель обеспечила удовлетворительную сходимость расчетных и экспериментальных данных, при этом среднее относительное отклонение не превышает 12.3 и 25% для σB и σ0.2 соответственно

Additional details

Additional titles

Original title (Russian)
Нейросетевой анализ кратковременных механических свойств сталей ферритно-мартенситного класса

Publishing Information

Journal Title
Fizika i Khimiya Obrabotki Materialov
Journal Issue
no.2
Journal Page Range
p. 92-97
ISSN
0015-3214
CODEN
FKOMAT

Optional Information

Notes
21 refs., 7 figs., 3 tabs.