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자료유형
학술저널
저자정보
A. K. Maurya (Gyeongsang National University) P. L. Narayana (Korea Institute of Materials Science) Hong In Kim (경상대학교) 수바레디 (경상대학교)
저널정보
한국분말야금학회 한국분말야금학회지 한국분말야금학회지 제27권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
365 - 372 (8page)

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Predicting the quality of materials after they are subjected to plasma sintering is a challenging task because of the non-linear relationships between the process variables and mechanical properties. Furthermore, the variables governing the sintering process affect the microstructure and the mechanical properties of the final product. Therefore, an artificial neural network modeling was carried out to correlate the parameters of the spark plasma sintering process with the densification and hardness values of Ti-6Al-4V alloys dispersed with nano-sized TiN particles. The relative density (%), effective density (g/cm3), and hardness (HV) were estimated as functions of sintering temperature (oC), time (min), and composition (change in % TiN). A total of 20 datasets were collected from the open literature to develop the model. The high-level accuracy in model predictions (>80%) discloses the complex relationships among the sintering process variables, product quality, and mechanical performance. Further, the effect of sintering temperature, time, and TiN percentage on the density and hardness values were quantitatively estimated with the help of the developed model.
#Artificial Neural Network #Spark plasma sintering #Ti-6Al-4V alloy #TiN nanomaterials #Weight distribution

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L. Wang / 2013 / Int. J. Refract. Met. Hard Mater 39:103 google schola L. Wang / 2006 / J. Am. Cream. Soc 89:2364 google schola Y. I. Lee / 2003 / Mater. Res. Bull 38:925 google schola W. Liu / 2003 / Scr. Mater 48:1225 google schola L. Gao / 1999 / J. Eur. Ceram. Soc 19:609 google schola

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