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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9741
Title: | OPTIMIZACIÓN DE LA MICROESTRUCTURA Y PROPIEDADES MECÁNICAS DE ACEROS AVANZADOS TRIP USANDO MÉTODOS METAHEURÍSTICOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
Authors: | Flor Sanchez, Carlos Osvaldo |
metadata.dc.subject.other: | ACEROS AVANZADOS TRIP METAHEURÍSTICOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
Issue Date: | 2024-12 |
Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Saltillo |
Description: | Los aceros avanzados tienen una microestructura compleja, lo que complica su proceso de fabricación. Según los parámetros de procesamiento, se pueden obtener diferentes microestructuras, que afectan significativamente las propiedades mecánicas del acero. Para obtener las propiedades óptimas de resistencia y ductilidad, es crucial seleccionar adecuadamente las temperaturas, tiempos de mantenimiento y velocidades de enfriamiento del tratamiento térmico aplicado. En este trabajo, se propone una nueva técnica metaheurística híbrida para optimizar estos procesos complejos. Para estimar con precisión el gradiente numérico que se incorpora a la regla de actualización, este trabajo presenta, por primera vez en este contexto, la idea de un kernel reproductor. Kernel-based Gradient Evolution es el nombre de la técnica sugerida (KGE). El rendimiento numérico del algoritmo KGE se evalúa utilizando el conjunto de pruebas IEEE CEC 2019. Se reporta una comparación numérica entre algunos métodos competitivos y el propuesto en este trabajo. Los resultados numéricos obtenidos indican que el algoritmo KGE funciona bastante bien en términos de convergencia en comparación con otros enfoques considerados. Posteriormente, esta idea se lleva al contexto multiobjetivo, dando lugar a un nuevo algoritmo denominado Algoritmo híbrido de optimización multiobjetivo basado en kernel (KHMO). Además, se presenta por primera vez un nuevo enfoque numérico que establece una dirección objetivo para la búsqueda a través de un vector normal; esta idea dirige las soluciones no dominantes hacia ubicaciones más prometedoras. La eficacia del algoritmo KHMOse evalúa mediante algunas métricas. Además, este enfoque se compara con varias técnicas multiobjetivo (GAMODE, BiasMOSaDE, VMEF, FDEA-I y MRBFO) que compiten en los conjuntos de problemas de ZDT y CEC 2009. Según los resultados numéricos correspondientes, el método KHMO supera a todos los demás algoritmos comparados en términos de diversidad, cobertura y convergencia para la mayoría de los problemas. Las curvas IGD y HV también muestran una tasa de convergencia decente, ya que se requieren alrededor de 200 iteraciones para proporcionar resultados de calidad. Finalmente, se combinan un modelo SVR y el algoritmo KHMO para optimizar de manera efectiva la fabricación de un acero TRIP galvanizado en caliente, laminado en frío. Para conseguirlo, se llevaron a cabo una serie de tratamientos térmicos a una transformación bainítica isotérmica (IBT), temperatura adecuada para la galvanización en caliente continua. Para lograr los valores de propiedades mecánicas necesarios, los parámetros de procesamiento más importantes (velocidad de enfriamiento después de la austenitización intercrítica (CR1), tiempo de mantenimiento isotérmico a la temperatura de galvanización en la región bainítica t2 y la ´ultima velocidad de enfriamiento a temperatura ambiente (CR2)) fueron optimizados. La relación altamente no lineal entre los parámetros experimentales y las propiedades mecánicas resultantes se modela notablemente bien con el modelo SVR, por lo que se utiliza como función objetivo. Además, como el algoritmo KHMO descubrió un frente i de Pareto denso y extendido, demuestra un gran rendimiento. Los valores de 57–63 ◦C/s, 33–37 s y 1-2 ◦C/s para CR1, t2, y CR2, respectivamente, se recomiendan como ventana de procesamiento para fabricar aceros TRIP martensíticos. Por primera vez, la metodología computacional establecida para modelar y optimizar parámetros operativos se utiliza con éxito en el procesamiento experimental de aceros TRIP avanzados. |
metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Appears in Collections: | Doctorado en Ciencias de la Ingeniería |
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