Modeling composition and processing parameters for the development of steel alloys , a statistical approach
El acero alta resistencia baja aleacin̤ (high strength low alloy, HSLA-100) fue desarrollado como reemplazo del HY 100 para reducir los costos de fabricacin̤ al eliminar el precalentamiento durante las operaciones de soldadura.Un anl̀isis de red neuronal de datos tales como efectos de la composicin̤...
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| Format: | Book |
| Language: | English |
| Subjects: | |
| Online Access: | Modeling composition and processing parameters for the development of steel alloys , a statistical approach |
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MARC
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| 245 | 1 | 0 | |a Modeling composition and processing parameters for the development of steel alloys , a statistical approach |
| 246 | |a Modelamiento de la composicin̤ y los parm̀etros de procesamiento para el desarrollo de aleaciones de acero : un enfoque estads̕tico | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2011 | ||
| 520 | 3 | |a El acero alta resistencia baja aleacin̤ (high strength low alloy, HSLA-100) fue desarrollado como reemplazo del HY 100 para reducir los costos de fabricacin̤ al eliminar el precalentamiento durante las operaciones de soldadura.Un anl̀isis de red neuronal de datos tales como efectos de la composicin̤, tratamiento třmico y dureza al impacto medida con el ensayo Charpy indica tendencias en la dependencia de las propiedades mecǹicas de la composicin̤ de la aleacin̤ y el tratamiento třmico.En el documento, los autores proponen el uso de modelos de regresin̤ como una herramienta para reducir el tiempo y los costos asociados con el desarrollo y seleccin̤ de aleaciones metl̀icas nuevas. Se desarroll ̤un modelo de regresin̤ ml͠tiple, el cual puede predecir exactamente la resistencia a la traccin̤ del acero alta resistencia baja aleacin̤ (high strength low alloy, HSLA-100), basado en su composicin̤ qum̕ica y sus parm̀etros de procesamiento. Se usa la regresin̤ por cuantiles para modelar la respuesta a la tenacidad de fractura (fracture toughness) medida por medio del ensayo Charpy, la cual exhibe una variabilidad sustancial y, por ende, no se modela usualmente por regresin̤ estǹdar con su enfoque en la estimacin̤ de la media. | |
| 650 | \ | \ | |a Industria siderurgica |
| 650 | \ | \ | |a Fabricacin̤ de acero |
| 650 | \ | \ | |a Tecnologa̕ metalr͠gica |
| 650 | \ | \ | |a Iron industry and trade |
| 650 | \ | \ | |a Steel making |
| 650 | \ | \ | |a Metallurgical technology |
| 650 | \ | \ | |a Industria del acero |
| 650 | \ | \ | |a Acero |
| 650 | \ | \ | |a Hierro |
| 650 | \ | \ | |a Aleaciones |
| 650 | \ | \ | |a Composicin̤ qum̕ica |
| 650 | \ | \ | |a Diagrama de fase |
| 650 | \ | \ | |a Regresin̤ cuantil |
| 650 | \ | \ | |a Regresin̤ ml͠tiple |
| 650 | \ | \ | |a Red neuronal |
| 650 | \ | \ | |a Aleaciones metl̀icas |
| 650 | \ | \ | |a Steel industry |
| 650 | \ | \ | |a Steel |
| 650 | \ | \ | |a Iron |
| 650 | \ | \ | |a Alloys |
| 650 | \ | \ | |a Chemical composition |
| 650 | \ | \ | |a Phase diagram |
| 650 | \ | \ | |a Quantile regression |
| 650 | \ | \ | |a Multiple regression |
| 650 | \ | \ | |a Neural network |
| 650 | \ | \ | |a Metal alloys |
| 700 | \ | \ | |a Golodnikov Alexandr |
| 700 | \ | \ | |a Uryasev Stan |
| 700 | \ | \ | |a Zrazhevsky Grigoriy |
| 700 | \ | \ | |a Trindade A. Alexandre |
| 700 | \ | \ | |a Macheret Yevgeny |
| 700 | \ | \ | |a Department of Industrial and Systems Engineering, University of Florida |
| 856 | |z Modeling composition and processing parameters for the development of steel alloys , a statistical approach |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/modelamiento-de-la-composicion-y-los-parametros-de-procesamiento-para-el-desarrollo-de-aleaciones-de-acero-un-enfoque-estadistico | ||