Zastosowanie sieci probabilistycznych do wykrywania pęknięć w procesie przeróbki plastycznej

W artykule podjęto próbę zastosowania sieci probabilistycznych (PNN - Probabilistic Neural Networks) do przewidywania pęknięć w procesach plastycznej przeróbki metali na gorąco. Przeprowadzono symulacje numeryczne procesu jednoosiowego ściskania. Wyniki symulacji posłużyły do budowy modelu probabilistycznego. Weryfikację opracowanego modelu procesu pękania przeprowadzono opierając się na analizie wyników z eksperymentu ściskania próbki walcowej ze stopu Inconel 718. Wyniki przewidywania pękania z zastosowaniem sieci PNN porównano z wynikami uzyskanymi z kryterium pękania Lathama-Cockcrofta oraz z eksperymentem.

---

The paper presents the results of the application of probabilistic neural networks to the fracture prediction in hot metal forming processes. Numerical simulations of the axisymetrical compression test have been performed and the results were used in construction of the probabilistic model. The elaborated model has been verified through the comparison with experimental results of the compression test of the Inconel 718 cylindrical sample and compared with the results estimated by the Latham-Cockcroft criterion.