Constitutive Modeling of High‐Temperature Deformation Behavior of Nonoriented Electrical Steels as Compared to Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Hot rolling is a critical thermomechanical processing step for nonoriented electrical steel (NOES) to achieve optimal mechanical and magnetic properties. Depending on the silicon and carbon contents, the electrical steel may or may not undergo austenite–ferrite phase transformation during hot rolling, which requires different process controls as the austenite and ferrite show different flow stresses at high temperatures. Herein, the high‐temperature flow behaviors of two nonoriented electrical steels with silicon contents of 1.3 and 3.2 wt% are investigated through hot compression tests. The hot deformation temperature is varied from 850 to 1050 °C, and the strain rate is differentiated from 0.01 to 1.0 s −1 . The measured stress‐strain data are fitted using various constitutive models (combined with optimization techniques), namely, Johnson–Cook, modified Johnson–Cook, Zener–Hollomon, Hensel–Spittel, modified Hensel–Spittel, and modified Zerilli–Armstrong. The results are also compared with a model based on deep neural network (DNN). It is shown that the Hensel–Spittel model results in the smallest average absolute relative error among all the constitutive models, and the DNN model can perfectly track almost all the experimental flow stresses over the entire ranges of temperature, strain rate, and strain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».