توضیحات
چکیده
ريز ساختار مواد توليد شده به رو ش متالورژي پودر از دو بخـش اصـلي 1-فازهـاي زمينـه و 2-تخلخـل تشكيل شده است . اين تخلخل ها به عنوان راكز تمركز تنش و كاهش دهنده سطح مقطع تحمل بار ايفاي نقش كرده و از اين رو باعث افت و كاهش خواص مكانيكي ميشوند . سختي يكي ازمشخصه هـاي مهـم مكانيكي است كه در قطعات متالورژي پودر به شدت تحت تاثير شكل و درصد تخلخل هاي موجود است كه اين امر منجر به بروز مشكلاتي در اندازه گيري سختي اين نمونه ها ميشود . البته بـراي بعـضي حـالات خاص يك سري روابط خطي با درصد تخلخل وجود ارد كه با خطاي زيادي همـراه اسـت . مـا در ايـن تحقيق سعي كرده ايم كه به كمك مدل شبكه هاي عصبي مـصنوعيFeed Forward Neural Network كه با الگوريتم آموزش Back Propagationآموزش ديده است مقدار سـختي را در قطعـات متـالورژي پودر با توجه به پارامترهايي نظير دانسيته – تركيب شيميايي و شرايط توليد( شامل دماي زينتر و نـوع سـرد كردن) و عمليات حرارتي( انجام يا عدم انجام عمليات حرارتي ) تعييين و پيشبيني كنـيم وبـا ايـن روش از انجام آزمايشاتي كه ممكن است سخت, پر هزينه و همراه با خطا است جلوگيري كنيم.
مقدمه
مواد تف جوشي شده بر خلاف مواد توليد شده از ساير روشهاي توليد از دو بخش اصلي1 -فازهاي زمينه و 2-تخلخل ها يا حفرات تشكيل شده است . در اين فرآيند هم مانند ديگر فرآيندهاي توليد فـاز زمينـه توسط تركيب شيميايي , شكل ساختماني و شرليط توليد كنترل ميشود. اما در خصوص تخلخل ها چون بـه عنوان مراكز تمركز تنش و كاهش دهنده سطح مقطع موثر تحمل بار عمل ميكنند تاثير بسيار زيادي روي خواص مكانيكي نهايي مي گذارند. درصد حجمي اين حفرات در قطعـات مختلـف متـالورژي پـودر متغير است براي مثال اين مقدار در ياتاقانها و صافيها 40درصد , در قطعات توليد شده بـه روش فـشردن گرم بين 4الي 6درصد و حتي به مقدار 1.5درصد نيز در قطعات توليد شده به روش آهنگري پودر مي رسد.
ABSTRACT
The microstructure of the materials produced by powder metallurgy consists of two main sections: 1-phase and 2-porosity. These porosities play a role as the focus of stress concentration and reduce the cross-sectional load bearing capacity and hence reduce mechanical properties. Hardness is one of the important mechanical properties that is present in powder metallurgy parts which is strongly influenced by the shape and porosity, which leads to difficulties in measuring the hardness of these specimens. Of course, for some specific situations, there is a series of linear relationships with porosity that is associated with a large error. In this research, we have tried to use the Feed Forward Neural Network artificial neural network model, trained by Back Propagation training algorithm, to find hardness in powder metallurgy parts according to parameters such as density, chemical composition and production conditions (including Sintering temperature and Determine and predict the type of cooling, heat treatment (performing or not carrying out heat treatment), and this method can prevent tests that may be difficult, costly, and error-free.
INTRODUCTION
Sputtered materials, unlike materials produced from other methods of production, consist of two main parts: 1-bases and 2-porosities or cavities. In this process, as with other processes of phase-in-phase production, it is controlled by the chemical composition, the structural form and the sharlite of production. However, porosity, as they act as stress concentration centers and reducing the effective cross-sectional load bearing, have a great influence on the mechanical properties of the final. The volumetric percentages of these cavities vary in different parts of the metallurgy of the powder, for example, this value is 40% in bearings and fiberglasses, in parts made by hot pressing, between 4% and 6%, and even in the amount of 1.5% in parts made by blacksmithing powder.
Year: 2007
Publisher : 11th National Congress of metallurgy of Iran
By : Mehdi Arjmandi Behzad- Hamid Khorsand -Seyyed Hossein Sadatti- Hassan Abdous
File Information: persian Language/ 11 Page / size: 215 KB
سال : 1386
ناشر : يازدهمين كنگره ملي مهندسين متالورژی ايران
کاری از : مهدي ارجمندي بهزاد-حميد خرسند -سيد حسين ساداتي-حسن عبدوس
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 11 صفحه / حجم : KB 215
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.