PREDICTION DES CONNTRAITES D’ECOULEMENT D’UN ACIER MICROALLIE PAR APPROCHE NEURONALE
No Thumbnail Available
Date
2020
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Après avoir déterminé les courbes de variation de la contrainte en fonction de la
déformation pour différentes vitesses de déformation et différentes températures le premier
objectif est l’étude du comportement de l'acier microallié CMn (Nb-Ti-V) et la détermination des
différents paramètres rhéologiques par un modèle amélioré de type Arrhenius avec une série de
coefficients variables en fonction de la déformation, qui permettraient de déterminer la loi de
comportement de l’alliage étudié.
Le deuxième objectif de cette étude est de prédire la contrainte d'écoulement de l'acier
microallié CMn (Nb-Ti-V) en utilisant une approche de réseau neuronal. Un modèle basé sur
des réseaux de neurones artificiels (RNA) a été développé afin de prédire la réponse à la
déformation de l'acier microallié soumis à une compression à chaud. Les données
expérimentales regroupes des courbes Contrainte-déformation dans une plage de température
(700 à 1050 °C) pour des valeurs de vitesse de déformation de 0,0029 S
-1
, 0,0146 S
et 0,000734
S
-1
. La variable de sortie du modèle de RNA est la contrainte d'écoulement par compression et
les variables d'entrée sont la température, la vitesse de déformation et la déformation.
L'algorithme de Levenberg-Marquardt a été utilisé pour entraîner le modèle sous MATLAB.
Il a été démontré que le modèle RAN offre de meilleures performances pour prédire la
contrainte d’écoulement. Les résultats peuvent également être utilisés dans la simulation
mathématique de processus de déformation à chaud.
-1