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ऑस्टेनिटिक स्टेनलेस स्टील ग्रेड 304L और 316L महत्वपूर्ण मिश्र धातुएं हैं जो विभिन्न उच्च तापमान अनुप्रयोगों में उपयोग की जाती हैं, जिससे उनके यांत्रिक गुणों का अध्ययन करना आवश्यक हो जाता है। इस कार्य में, यांत्रिक गुण जैसे कि अंतिम तन्यता ताकत (UTS), उपज ताकत (YS), % वृद्धि, तनाव कठोरता गुणांक (n) और ताकत गुणांक (K) का मूल्यांकन प्रयोगात्मक डेटा के आधार पर किया गया है, जो 50 °C से 650 °C तक 50 °C के अंतराल पर किए गए एक अक्षीय इसोथर्मल तन्यता परीक्षणों से प्राप्त किया गया है और तीन विभिन्न तनाव दरों (0.0001, 0.001 और 0.01 s−1) पर किया गया है। कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (ANN) को इन यांत्रिक गुणों की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। प्रशिक्षित ANN मॉडल एक उत्कृष्ट सहसंबंध गुणांक देता है और त्रुटि मान भी महत्वपूर्ण रूप से कम होते हैं, जो मॉडल की अच्छी सटीकता का प्रतिनिधित्व करते हैं। विकसित ANN मॉडल की सटीकता औसत जोड़े गए t-परीक्षण, F-परीक्षण और लेवेने के परीक्षण के परिणामों के अनुरूप भी है।
डेसु एट अल. (शुक्रवार,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।