Modelagem do processo de revenimento por redes neurais

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Penha, Renata Neves
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Mechanical properties; Modelagem; Modeling; Neural networks; Propriedades mecânicas; Redes neurais; Revenimento; Tempering
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18150/tde-02022011-160917/

Os resultados dos processos de alívio de tensões e demais alteraçõees em propriedades mecânicas no revenimento são dependentes do tempo e da temperatura do processo o qual pode ser correlacionado usando algum parâmetro como o de Holloman-Jaffe ou o de Larsen-Miller. Estes parâmetros medem o efeito térmico do processo na transformação metalúrgica do aço durante o revenimento. Processos apresentando o mesmo parâmetro devem apresentar o mesmo efeito nas propriedades mecânicas, como a dureza, por exemplo. No entanto, expressões numéricas mais tradicionais assumem que o processo de revenimento é isotérmico, o que raramente acontece nos fornos de produçãoo, devido ao período de aquecimento anterior ao encharcamento na temperatura de revenimento desejada. Embora a equação de Larsen-Miller e o parâmetro de Holloman-Jaffe sejam bem conhecidos, suas origens e limitações, e em alguns casos seus usos, geralmente não são discutidos em detalhes na maioria dos textos de tratamento térmico. Assim o que se deseja é estabelecer uma relação numérica mais precisa, utilizando redes neurais para simular os efeitos do processo de revenimento dos aços para beneficiamento, através da previsão de suas propriedades mecânicas.