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Machine Learning‐Aided Process Design: Modeling and Prediction of Transformation Temperature for Pearlitic Steel

极限学习机 珠光体 材料科学 机器学习 计算机科学 奥氏体 过程(计算) 连续冷却转变 粒子群优化 转化(遗传学) 人工智能 冶金 人工神经网络 微观结构 贝氏体 基因 操作系统 生物化学 化学
作者
Lei Qiao,Jingchuan Zhu,Wancheng Yuan
出处
期刊:Steel Research International [Wiley]
卷期号:93 (1) 被引量:9
标识
DOI:10.1002/srin.202100267
摘要

In this article, different machine learning (ML) algorithms are provided to predict the transformation temperature of pearlite using relevant material descriptors, austenitizing temperature, and cooling rate. To search for an appropriate model, the predictive performance of ML model including artificial neural network (ANN), generalized regression neural network (GRNN), radial basis function neural network (RBFNN), and extreme learning machine (ELM) is evaluated and compared on testing dataset. To quickly find the appropriate parameters, artificial fish swarm algorithm (AFSA) is applied to further improve the prediction accuracy of ANN model. In view of the distinguished prediction performance, the regression analysis shows that the GRNN model performs favorably against the other learning models. To verify the superiority of proposed model, a type of pearlitic steel with hypereutectoid composition is prepared. The phase transition temperature and transformation products are determined using diametral dilatometric and microscopy technique through continuous cooling transformation with cooling rates of 1 and . As a result, the experimental results agree well with the predictive results. The work proposes a reliable model to predict the phase transition temperature which can facilitate the optimization of process parameters to achieve the best possible microstructure.
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