Prediction of mechanical properties of microalloyed hot rolled steels using machine learning techniques
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this research was to develop a mechanical property prediction model using machine learning applied at the hot rolling processing stage for microalloyed steel strip produced at the Algoma steel mill located in Ontario, Canada. A neural network model was created to provide predictions of the lower yield strength (LYS) and ultimate tensile strength (UTS). The as-received dataset for prediction of mechanical properties comprised chemical composition and hot rolling processing parameters of temperature, roll speed, roll gap, and strip speed. The model was able to predict the LYS of 88% of the test data with an error of less than or equal to ± 5% and the UTS of 99% of the test data within the same error range. The model results were then used to determine the relative influence of each element in the chemical composition and each hot rolling process parameter on the LYS and UTS. Important features for the determination of strength were the strain at the roughing stand, strain at finishing stand number 2, nitrogen (for LYS) and niobium (UTS) concentrations, and the bar entry temperature. The importance of these features can be rationalized on the basis of physical metallurgy principles based on the effect of hot deformation on the formation of Nb(C,N) precipitates. Precipitation start time is expected to be influenced by the grain size of recrystallized austenite inherited from strain at the roughing stand. Depending on the precipitation start time, strain accumulation in austenite begins as early as after finishing stand number 2 and ultimately influences UTS and LYS by the mechanism of grain refinement. The bar entry temperature will influence the temperature profile through the entire hot rolling stage. A potential application of the model is to reduce the variation of mechanical properties. To demonstrate a possible application of this model, it was shown that variations in chemical composition observed in the as-received dataset will lead to mechanical property variations, but these can be countered by modifying the hot rolling process details, thus reducing mechanical property variations
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».