Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Empirical Formulae for The Calculation of Austenite Supercooled Transformation Temperatures

Tytuł:
Empirical Formulae for The Calculation of Austenite Supercooled Transformation Temperatures
Zależności empiryczne do obliczania temperatury przemian austenitu przechłodzonego
Autorzy:
Trzaska, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/354993.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
CCT diagram
modeling
heat treatment
steel
diagram CCT
modelowanie
obróbka cieplna
stal
Źródło:
Archives of Metallurgy and Materials; 2015, 60, 1; 181-185
1733-3490
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The paper presents empirical formulae for the calculation of austenite supercooled transformation temperatures, basing on the chemical composition, austenitising temperature and cooling rate. The multiple regression method was used. Four equations were established allowing to calculate temperature of the start area of ferrite, perlite, bainite and martensite at the given cooling rate. The calculation results obtained do not allow to determine the cooling rate range of ferritic, pearlitic, bainitic and martensite transformations. Classifiers based on logistic regression or neural network were established to solve this problem.

W pracy przedstawiono zależności empiryczne do obliczania temperatury przemian austenitu przechłodzonego na podstawie składu chemicznego, temperatury austenityzowania i szybkości chłodzenia. Zastosowano metodę regresji wielorakiej. Opracowano cztery równania, które umożliwiają obliczenie temperatury początku przemiany ferrytycznej, perlitycznej, baini-tycznej i martenzytycznej. Wyniki obliczeń nie pozwalają na wyznaczenie zakresu szybkości chłodzenia, dla których występują przemiany ferrytyczna, perlityczna, bainityczna i martenzytyczna. Do rozwiązania problemu opracowano klasyfikatory stosując regresję logistyczną lub sztuczne sieci neuronowe.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies