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논문 기본 정보

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학술저널
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저널정보
한국분말야금학회 한국분말야금학회지 한국분말야금학회지 제26권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
369 - 374 (6page)

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The properties of powder metallurgy products are related to their densities. In the present work, we demonstrate a method to apply artificial neural networks (ANNs) trained on experimental data to predict the bulk density of barium titanates. The density is modeled as a function of pressure, press rate, heating rate, sintering temperature, and soaking time using the ANN method. The model predictions with the training and testing data result in a high coefficient of correlation (R2 = 0.95 and Pearson’s r = 0.97) and low average error. Moreover, a graphical user interface for the model is developed on the basis of the transformed weights of the optimally trained model. It facilitates the prediction of an infinite combination of process parameters with reasonable accuracy. Sensitivity analysis performed on the ANN model aids the identification of the impact of process parameters on the density of barium titanates.

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