Standard

Моделирование продуктов распада переохлажденного аустенита в трубных сталях с помощью методов искусственного интеллект. / Гафаров, М. Ф.; Окишев, Константин Юрьевич; Маковецкий, А. Н. et al.
In: Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации, Vol. 80, No. 1, 2024, p. 38-47.

Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

Harvard

Гафаров, МФ, Окишев, КЮ, Маковецкий, АН, Гафарова, КП & Гафарова, ЕА 2024, 'Моделирование продуктов распада переохлажденного аустенита в трубных сталях с помощью методов искусственного интеллект', Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации, vol. 80, no. 1, pp. 38-47. https://doi.org/10.32339/0135-5910-2024-1-38-47

APA

Гафаров, М. Ф., Окишев, К. Ю., Маковецкий, А. Н., Гафарова, К. П., & Гафарова, Е. А. (2024). Моделирование продуктов распада переохлажденного аустенита в трубных сталях с помощью методов искусственного интеллект. Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации, 80(1), 38-47. https://doi.org/10.32339/0135-5910-2024-1-38-47

Vancouver

Гафаров МФ, Окишев КЮ, Маковецкий АН, Гафарова КП, Гафарова ЕА. Моделирование продуктов распада переохлажденного аустенита в трубных сталях с помощью методов искусственного интеллект. Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации. 2024;80(1):38-47. doi: 10.32339/0135-5910-2024-1-38-47

Author

Гафаров, М. Ф. ; Окишев, Константин Юрьевич ; Маковецкий, А. Н. et al. / Моделирование продуктов распада переохлажденного аустенита в трубных сталях с помощью методов искусственного интеллект. In: Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации. 2024 ; Vol. 80, No. 1. pp. 38-47.

BibTeX

@article{655414d06301424f939ad29ea8bc43fd,
title = "Моделирование продуктов распада переохлажденного аустенита в трубных сталях с помощью методов искусственного интеллект",
abstract = "Показан процесс построения моделей машинного обучения для предсказания микроструктур трубных сталей после непрерывного охлаждения, включая сборку и подготовку данных, в качестве источника которых служат термокинетические диаграммы распада переохлажденного аустенита. Приведены статистики промежуточных и конечных данных, а также алгоритмы их преобразования. Рассмотрены оценки моделей машинного обучения для выбранных микроструктур. Предложены способ генерации данных в условиях малой выборки и введение оценочного признака величины зерна. Проведена валидация моделей и интерпретация значимости признаков. Показано практическое использование моделей для построения термокинетических диаграмм распада аустенита и анализа результатов моделирования.",
author = "Гафаров, {М. Ф.} and Окишев, {Константин Юрьевич} and Маковецкий, {А. Н.} and Гафарова, {К. П.} and Гафарова, {Е. А.}",
year = "2024",
doi = "10.32339/0135-5910-2024-1-38-47",
language = "Русский",
volume = "80",
pages = "38--47",
journal = "Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации",
issn = "0135-5910",
publisher = "Национальный исследовательский технологический университет МИСиС",
number = "1",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Моделирование продуктов распада переохлажденного аустенита в трубных сталях с помощью методов искусственного интеллект

AU - Гафаров, М. Ф.

AU - Окишев, Константин Юрьевич

AU - Маковецкий, А. Н.

AU - Гафарова, К. П.

AU - Гафарова, Е. А.

PY - 2024

Y1 - 2024

N2 - Показан процесс построения моделей машинного обучения для предсказания микроструктур трубных сталей после непрерывного охлаждения, включая сборку и подготовку данных, в качестве источника которых служат термокинетические диаграммы распада переохлажденного аустенита. Приведены статистики промежуточных и конечных данных, а также алгоритмы их преобразования. Рассмотрены оценки моделей машинного обучения для выбранных микроструктур. Предложены способ генерации данных в условиях малой выборки и введение оценочного признака величины зерна. Проведена валидация моделей и интерпретация значимости признаков. Показано практическое использование моделей для построения термокинетических диаграмм распада аустенита и анализа результатов моделирования.

AB - Показан процесс построения моделей машинного обучения для предсказания микроструктур трубных сталей после непрерывного охлаждения, включая сборку и подготовку данных, в качестве источника которых служат термокинетические диаграммы распада переохлажденного аустенита. Приведены статистики промежуточных и конечных данных, а также алгоритмы их преобразования. Рассмотрены оценки моделей машинного обучения для выбранных микроструктур. Предложены способ генерации данных в условиях малой выборки и введение оценочного признака величины зерна. Проведена валидация моделей и интерпретация значимости признаков. Показано практическое использование моделей для построения термокинетических диаграмм распада аустенита и анализа результатов моделирования.

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=60412776

U2 - 10.32339/0135-5910-2024-1-38-47

DO - 10.32339/0135-5910-2024-1-38-47

M3 - Статья

VL - 80

SP - 38

EP - 47

JO - Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации

JF - Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации

SN - 0135-5910

IS - 1

ER -

ID: 53858530