Redes neuronales de base radial entrenadas con regularización
Estimación de propiedades mecánicas de perfiles ligeros de acero
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Las mejores opciones de destino de hornadas de los semiproductos para la producción terminada de los talleres de la industria siderúrgica, son aquellas en las que se minimiza el exceso de propiedades mecánicas con respecto a sus valores normados y se aseguran, por tanto, los valores requeridos de éstas. En este proceso se hace necesaria la estimación de las propiedades mecánicas de las hornadas a partir de su composición química y superficie transversal del perfil terminado. En el trabajo presentado, esta estimación se hace usando redes neuronales de base radial. El entrenamiento de e...
Las mejores opciones de destino de hornadas de los semiproductos para la producción terminada de los talleres de la industria siderúrgica, son aquellas en las que se minimiza el exceso de propiedades mecánicas con respecto a sus valores normados y se aseguran, por tanto, los valores requeridos de éstas. En este proceso se hace necesaria la estimación de las propiedades mecánicas de las hornadas a partir de su composición química y superficie transversal del perfil terminado. En el trabajo presentado, esta estimación se hace usando redes neuronales de base radial. El entrenamiento de estas redes, tratado con un enfoque de solución de problema inverso, permite disminuir los errores de generalización al aplicarse la técnica de regularización. A partir de los datos acumulados de ensayos mecánicos realizados en los talleres de laminación adoptados como caso de estudio, y aplicando el método de regularización iterativo de Landweber al entrenamiento de redes neuronales de base radial, se obtiene el modelo que estima las propiedades mecánicas de las hornadas, como función de la composición química y el diámetro de los perfiles.
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