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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Daegeun Hong (Pohang University of Science and Technology) Sanghum Kwon (POSCO Research Institute) Changhee Yim (Pohang University of Science and Technology)
저널정보
대한금속·재료학회 Metals and Materials International Metals and Materials International Vol.27 No.2
발행연도
2021.1
수록면
298 - 305 (8page)

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This study explores the use of machine learning (ML) as a data-driven approach to estimate hot ductility of cast steel fromliterature data. Four ML algorithms were used to predict hot ductility by considering elemental composition and thermalconditions. Experimentally-measured reduction of area (RA) values were converted to a low-temperature limit, centertemperature,and high-temperature limit, which were represented as Gaussian curves. The prediction accuracy of the fourML models was evaluated using RMSE for these three output variables. In a case study of three steels that had differentcontents of alloying elements, only the Neural-net model predicted the RA trough more accurately in all cases. These resultsdemonstrate the utility of ML models to predict hot ductility of cast steels.
#Prediction model · Data-driven inverse model · Random forest · Gaussian process · Support vector machine · Neural network · Gaussian fitting

목차

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Zhengning Li / 2021 / Outstanding Synergy of Superior Strength and Ductility in Heterogeneous Structural 1045 Carbon Steel / Metals and Materials International 27(8):2562~2574 dbpia 서상철 / 2008 / Variation of Hot Ductility Behavior in As-Cast and Remelted Steel Slab / Metals and Materials International 14(5):559~563 dbpia B. Kim / 2019 / Met. Mater. Int 25:201 google schola C. Wang / 2020 / Nucl. Eng. Technol Crossref F. Yan / 2018 / CMES 117(3):343~366 google schola

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