Revista de Metalurgia, Vol 46, No 6 (2010)

Diseño de redes neuronales con aprendizaje combinado de retropropagación y búsqueda aleatoria progresiva aplicado a la determinación de austenita retenida en aceros TRIP


https://doi.org/10.3989/revmetalmadrid.0924

I. Toda-Caraballo
Grupo Materalia - Dep.Metalurgia Física. Centro Nacional de Investigaciones Metalúrgicas (CENIM). Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), España

C. Garcia-Mateo
Grupo Materalia - Dep.Metalurgia Física. Centro Nacional de Investigaciones Metalúrgicas (CENIM). Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), España

C. Capdevila
Grupo Materalia - Dep.Metalurgia Física. Centro Nacional de Investigaciones Metalúrgicas (CENIM). Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), España

C. Capdevila
Grupo Materalia - Dep.Metalurgia Física. Centro Nacional de Investigaciones Metalúrgicas (CENIM). Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), España

Resumen


A partir de los años noventa, el interés que los aceros TRIP despiertan en la industria ha producido un incremento considerable de su estudio y aplicación. En este trabajo, aprovechando la flexibilidad que las redes neuronales proporcionan para la modelización de propiedades complejas, se ha abordado el problema de la determinación de la austenita retenida en los aceros TRIP. Una combinación de dos algoritmos de aprendizaje (retropropagación y búsqueda aleatoria progresiva) de la red neuronal ha permitido crear un modelo que predice la cantidad de austenita retenida en aceros multifase con bajo contenido en aluminio y silicio en función de los parámetros de procesado.

Palabras clave


Redes neuronales; Búsqueda aleatoria progresiva; Algoritmo de retropropagación; Austenita retenida; TRIP

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