Desenvolvimento de um modelo de rede neural para estudo da cinética de recristalização de um aço IF

• Autor(a) principal: Inácio, Gerson Alves
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/26667
• topic: Redes neurais; Cinética; Recristalização; Aço IF; Engenharia Metalúrgica; Cinética; Aço IF; Recristalização; Rede neural artificial; Produção Intelectual; Neural networks; Kinetics; Recrystallization; IF steel

Dentro do campo da inteligência artificial, a rede neural artificial (RNA) vem sendo muito empregada como uma valiosa ferramenta no desenvolvimento de soluções para problemas de difícil modelagem computacional e aplicada em estudos de fenômenos complexos. Neste trabalho foram aplicadas redes neurais para simulações da cinética de recristalização de um aço IF (Interstitial Free). Tal aço é muito empregado na indústria automobilística na fabricação de peças estampadas. Primeiramente, foram testadas a convergência de três configurações de RNA através de dados experimentais disponíveis na literatura. Em seguida, treinou-se uma nova RNA adequada aos dados experimentais da fração volumétrica recristalizada (VV) de um aço IF (Interstitial Free), extraída por análises metalográficas para caracterização de amostras obtidas após laminação a frio e recozidas nas temperaturas de 650ºC, 700ºC e 750ºC. Finalmente, foram realizadas medidas de dureza nas amostras de aço IF como medida indireta de VV para confrontar os resultados previstos pela rede neural implementada. Os dados previstos e dados experimentais para a determinação da cinética de recristalização apresentaram boa concordância com relação aos valores analisados.