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Application of neural networks in steels chemical composition designAplicación de redes neuronales en el diseño de la composición química de los aceros

Resumen

El acero es una aleación de hierro-carbono con diferentes proporciones, que puede llegar a 2% de carbono. Sin embargo, la mayoría de los aceros contienen menos de 0.5% de carbono. Además pueden contener agregados e impurezas naturales como fósforo y azufre.

El diseño de la composición química de los aceros que tienen las propiedades requeridas (como la forma definida de la curva de templabilidad (hardenability) es la tarea crucial, desde el punto de vista de la manufactura. El rápido desarrollo de la tecnología y las ciencias de la computación, así como de modernas herramientas de cómputo (entre ellas la inteligencia artificial), provoca su uso común creciente en distintos dominios de la ciencia y la tecnología.

Existe un gran interés en estos métodos, lo cual parece justificado, ya que pueden ser aplicados para resolver problemas novedosos y tratar con aquellos considerados clásicos. Este artículo presenta el método de diseñar la composición química, basándose en la curva de templabilidad conocida y con la forma requerida, con el uso de modelos de redes neuronales.

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