Development of the inteligent tools for designing of the nitriding processes

• Autorzy: Ratajski J. , Suszko T. , Dobrodziej J.

Warianty tytułu

PL

Inteligentne narzędzia do projektowania procesu azotowania

• Konferencja: Advanced Materials and Technologies, AMT 2007 : XVIII Physical Metallurgy and Materials Science Conference (XVIII; 18-21.06.2007; Warszawa-Jachranka, Polska)
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the paper there is presented a description of intelligent tools to support the designing processes of chemical-heat treatments (on the exemplary case of nitriding process) i.e. experimental-theoretical models of the treatment which were elaborated by means of following numerical methods: 1) analytical methods for description of the growth of three-zone (a+y'+e) nitrided layer on iron and low carbon steels and for description of the growth of carbo-nitrided layer on alloy steels, 2) finite differences method for calculation the profiles of nitrogen concentration in the diffusion layer, 3) methods of artificial intelligence for prediction the hardness profiles for a given steel and process parameters, 4) the method of evolutionary algorithms for finding the appropriate process parameters in order to obtain presumed process results. The applications elaborated make possible acquiring, processing and multi-criteria looking-up information of various processes of surface treatments. The applications constitute tools to comprehensive simulation of the processes and can be also used in a process control system and in visualization of process course.

PL

W pracy przedstawiono opis narzędzi do analizy i wspomagania projektowania procesów obróbki cieplno-chemicznej na przykładzie procesu azotowania gazowego. Opracowano kilka narzędzi opartych o różnorodne metody numeryczne: 1) rozwiązywanie nieliniowych układów równań metodami iteracyjnymi (kolejnych przybliżeń) do opisu wzrostu trójfazowej warstwy azotowanej, 2) metodę różnic skończonych do rozwiązywania układów równań różniczkowych w obliczeniach profili azotu w strefie dyfuzyjnej warstwy azotowanej, 3) metodę sztucznych sieci neuronowych do opracowania statystycznego modelu w przewidywaniu profili twardości dla danej stali i określonych parametrów procesu azotowania oraz 4) metodę algorytmów genetycznych w zagadnieniu optymalizacyjnym polegającym na doborze odpowiednich parametrów procesu dla osiągnięcia założonego profilu twardości. Opracowane programy umożliwiają zbieranie i wielokryterialną analizę danych różnych procesów obróbki cieplno-chemicznej i mogą być zastosowane do symulacji procesów a także w systemach wizualizacji i sterowania.

Słowa kluczowe

PL

obróbka cieplno-chemiczna; proces azotowania gazowego; metody numeryczne

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Inżynieria Materiałowa
• Rocznik: 2007
• Tom: Vol. 28, nr 3-4
• Strony: 724--727
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys.

Twórcy

autor

Ratajski J.

autor

Suszko T.

autor

Dobrodziej J.

• Koszalin University of Technology, Institute of Mechatronics, Nanotechnology and Vacuum Technique, Koszalin, Poland

Bibliografia

• 1. L. A. Dobrzański, J. Madejski, W. Malina, W. Sitek; The prototype of an expert system for the selection of high-speed steels for cuttig toools; Journal of Materials Processing Technology 56 (1996) 873-881.
• 2. L. A. Dobrzański, J. Madejski; Prototype of an expet system for selection of coatings for metals; Journal of Materials Processing Technology 175 (2006) 163-172.
• 3. S. Kumar, R. Singh; A short note on an intelligent system for selection of materials for progressive die components; Journal of Materials Processing Technology 182 (2007) 456-461.
• 4. A. Zhecheva, S. Malinov, W. Sha; Simulation of microhardness profiles of titanium alloys after surface nitriding using artificial neural network; Surface and Coatings Technology 200 (2005) 2332-2342.
• 5. K. Genel; Use of artificial neural network for prediction of iron nitrided case depth in Fe-Cr alloys; Materials and Design 24 (2003) 203-207.
• 6. S. Malinov, W. Sha; Software products for modelling and simulation in materials science; Computational Materials Science 28 (2003) 179-198.
• 7. J. Ratajski Model of growth kinetics of nitrided layer in the binary Fe-N system. Zeitschrift fur Metallkunde, 95 (2004) 9, 23.