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D. S. Shin (한국재료연구원) D. H. Kim (티멕스) J. S. Yoon (한국재료연구원) M. H. Kim (한국재료연구원) J. H. Shin (세아창원특수강) D. H. Kim (국방과학연구소) K. S. Lee (한국재료연구원)
저널정보
한국소성·가공학회 한국소성가공학회 학술대회 논문집 2021년도 한국소성가공학회 춘계학술대회 초록집
발행연도
2021.5
수록면
137 - 137 (1page)

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The prerequisite for exploiting the hot working process is the thermomechanical gleeble test to investigate the hot deformation behavior before conducting the process. This is no easy task, since the gleeble test is costly and time consuming with regard to the various parameters such as temperature, strain rate, and compression ratio. Here, we develop the artificial neural networks (ANNs) model to predict the flow stress of t ... 전체 초록 보기
#Artificial Neural Networks #Processing map #Hot deformation behavior #Superalloys

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