SEM, AES, WDS i korozijsko testiranje oksidnih i nitridnih zaštitnih slojeva oblikovanih toplinskom obradom nerđajućeg čelika

Protective oxide and/or nitride layers on AISI 321 stainless steel were prepared by thermal treatment in air and two controlled atmospheres in a laboratory simulation of an actual technological procedure. Samples’ surface was imaged by Scanning Electron Microscopy (SEM), elemental composition of the substrates was checked by Wavelength Dispersive Spectroscopy (WDS) and depth profiles of the samples were measured by Auger Electron Spectroscopy (AES). Since protective layer thicknesses were found to be of the order of hundreds of nanometers an attempt was made to obtain some fast averaged information about layers composition by Wavelength Dispersive Spectroscopy (WDS) with appropriately adjusted primary beam energy. Electrochemical corrosion testing was also performed on samples.Zaštitne oksidne i/ili nitridne slojeve na AISI 321 nerđajućem čeliku pripremljen toplinskom obradom materijala na zraku i u 2 kontrolirana tipa atmosfera kao laboratorijsku simulaciju stvarnog tehnološkog procesa. Slike površine uzoraka dobijene tehnikom SEM, sastav substrata metodom WDS a za profilnu analizu upotrijebljena je spektroskopija Augerovih elektrona (AES). Kako je ustanovljeno da su debljine formiranih zaštitnih slojeva reda veličine nekoliko stotina nanometara pokušalo se doći do ocjene o prosječnom sastavu unutar sloja upotrijebom tehnike WDS uz odgovarajuće odabranu energiju primarnog elektronskog snopa. Na uzorcima je provjereno i korozijsko testiranje

The Prediction of Hardenability using Neural Networks

The objective of the research that has been presented was to model the effect of differences in chemical composition within one steel grade on hardenability, with a very broad and heterogeneous database used for studying hardness predictions. This article presents the second part of research conducted with neural networks. In the previous article [1] the most influential parameters were defined along with their weights and on the basis of these results, an improved model for predicting hardenability was developed. These developed neural networks were applied to model predictions of hardenability for three steel grades VCNMO150, CT270 and 42CrMoS4. The results proved that the correlation between the chemical composition differences within a chosen steel grade and the hardness changes can be modeled. If the database is big enough, predictions would be accurate and of high quality. But for a less comprehensive database, the differences in hardness predictions for various chemical compositions of the steel grade concernedwere observable.Celem zaprezentowanych poprzednio badań było modelowanie wpływu składu chemicznego wybranego gatunku stali na hartowność. Modelowanie przeprowadzono z wykorzystaniem rozbudowanej bazy danych zawierającej informacje o składzie chemicznym próbek stali oraz wynikach prób hartowności. W artykule przedstawiono drugą część badań przeprowadzonych z wykorzystaniem sieci neuronowych. W poprzedniej pracy [1] określono parametry modelu oraz ich współczynniki wagowe. Na podstawie uzyskanych wyników opracowano ulepszony model do predykcji hartowności stali. Utworzone sieci neuronowe wykorzystano do predykcji hartowności trzech wybranych gatunków stali: VCNM0150, CT270 oraz 42CrMoS4. Otrzymane wyniki wskazują na możliwość modelowania zależności pomiędzy składem chemicznym, a hartownością w ramach danego gatunku stali. Wykorzystanie do uczenia sieci neuronowej wystarczająco dużej liczby rekordów dotyczących wybranego gatunku stali powoduje, że otrzymywane wyniki charakteryzują się dobrą dokładnością. W przypadku mniej wy- czerpującego zbioru danych wykorzystywanego do nauki sieci, otrzymywane wyniki charakteryzuje większy błąd prognozy

Modelowanie hartowności stali z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

The objective of the research that has been presented was to model the effect of differences in chemical composition within one steel grade on hardenability, with a very broad and heterogeneous database used for studying hardness predictions. This article presents the second part of research conducted with neural networks. In the previous article [1] the most influential parameters were defined along with their weights and on the basis of these results, an improved model for predicting hardenability was developed. These developed neural networks were applied to model predictions of hardenability for three steel grades VCNMO150, CT270 and 42CrMoS4. The results proved that the correlation between the chemical composition differences within a chosen steel grade and the hardness changes can be modeled. If the database is big enough, predictions would be accurate and of high quality. But for a less comprehensive database, the differences in hardness predictions for various chemical compositions of the steel grade concernedwere observable.Celem zaprezentowanych poprzednio badań było modelowanie wpływu składu chemicznego wybranego gatunku stali na hartowność. Modelowanie przeprowadzono z wykorzystaniem rozbudowanej bazy danych zawierającej informacje o składzie chemicznym próbek stali oraz wynikach prób hartowności. W artykule przedstawiono drugą część badań przeprowadzonych z wykorzystaniem sieci neuronowych. W poprzedniej pracy [1] określono parametry modelu oraz ich współczynniki wagowe. Na podstawie uzyskanych wyników opracowano ulepszony model do predykcji hartowności stali. Utworzone sieci neuronowe wykorzystano do predykcji hartowności trzech wybranych gatunków stali: VCNM0150, CT270 oraz 42CrMoS4. Otrzymane wyniki wskazują na możliwość modelowania zależności pomiędzy składem chemicznym, a hartownością w ramach danego gatunku stali. Wykorzystanie do uczenia sieci neuronowej wystarczająco dużej liczby rekordów dotyczących wybranego gatunku stali powoduje, że otrzymywane wyniki charakteryzują się dobrą dokładnością. W przypadku mniej wy- czerpującego zbioru danych wykorzystywanego do nauki sieci, otrzymywane wyniki charakteryzuje większy błąd prognozy

Oxide and nitride protective layers formed on stainless steel by thermal treatment: SEM, AES, WDS and corrosion measurements

Protective oxide and/or nitride layers on AISI 321 stainless steel were prepared by thermal treatment in air and two controlled atmospheres in a laboratory simulation of an actual technological procedure. Samples’ surface was imaged by Scanning Electron Microscopy (SEM), elemental composition of the substrates was checked by Wavelength Dispersive Spectroscopy (WDS) and depth profiles of the samples were measured by Auger Electron Spectroscopy (AES). Since protective layer thicknesses were found to be of the order of hundreds of nanometers an attempt was made to obtain some fast averaged information about layers composition by Wavelength Dispersive Spectroscopy (WDS) with appropriately adjusted primary beam energy. Electrochemical corrosion testing was also performed on samples

Investigation of archaeometallurgical findings from Felix Romuliana locality

Remains of metallurgical activities have been discovered recently at the locality Felix Romuliana near Zaječar (Eastern Serbia), with a lot of slag occurrences and metal findings. Samples, taken from this locality, have been investigated using different characterization methods - chemical analysis, XRD and SEM-EDX, in order to clarify the Early Byzantine metallurgical activities at Felix Romuliana