Topmost steel production design based on through process modelling with artificial neural networks - Kodelja, Tadej (Materiali in tehnologije, 2014)
Predstavimo uporabo umetnih nevronskih mrež za modeliranje celotne procesne poti izdelave jeklenih polizdelkov - od rene do snovnih lastnosti polizdelkov. Opisani pristop je vpeljan kot alternativa fizikalnemu modeliranj uskozi proces s prednostjo manjše kompleksnosti programske opreme ter bistveno manjšimi računskimi časi za izračun vpliva specifične nastavitve procesnih parametrov. Takšen pristop se lahko s pridom uporablja pri načrtovanju proizvodnega procesa. To je nazorno prikazano pri oceni vpliva 34 legirnih elementov in procesnih parametrov 6 procesnih korakov na 5 končnih snovnih lastnosti vzmetnega jekla (raztezek, natezna trdnost, meja tečenja, trdota po valjanju in skrček), na podlagi 1879 zabeleženih podatkovnih setov iz proizvodne linije podjetja Štore Steel. Uporabljena je usmerjena nevronska mreža s sigmasto aktivacijsko funkcijo in nadzorovanim učenjem. Pomembna značilnost tega pristopa je njegova odvisnost od pravilnih in zadostnih podatkov, pridobljenih iz procesa. Zato se je potrebno posebej posvetiti validaciji pridobljenega modela in oceni napak. Zanesljivost in ostale značilnosti razpoložljivih podatkov, pridobljenih iz realnih industrijskih procesov, se običajno zelo razlikujejo, zato je analiza takšnih modelov zelo specifična in mora biti narejena od primera do primera. V ta namen je bila izdelana fleksibilna in enostavno razširljiva programska oprema, ki omogoča primerno podporo raziskavam, razvoju in praktični uporabi tovrstnih modelov.
Keywords: jeklo; mehanske lastnosti; umetne nevronske mreže; odziv; nevronske mreže s povratnim razširjanjem napak