Flow curves are very important input data for numerical modelling of industrial processes and for direct industrial applications. Precise thermal and mechanical testing of low carbon silicon steel showed obvious differences in yield stresses according to permissible oscillations of chemical composition. Since conventional Hajduk, Elfmark and Spittel equations for flow curve calculation are very rigid and cannot describe the local changes of yield stresses caused by phase transformations, a new neural network aproach for modelling the physical phenomena in materials science has been developed. The obtained results showed that neural-network method is a powerful tool, and it can be applied directly in solving problems of materials science (e.g. materials testing support, mathematical simulation of materials forming process).Krivulje tečenja su vrlo važan ulazni podatak za simuliranje industrijskih procesa s numeričkim metodama i za izravnu upotrebu. Precizno termičko i mehaničko testiranje niskougljičnog silicijskog čelika pokazuje velike razlike naprezanja tečenja između istih čelika s različitim kemijskim sastavom u rangu dozvoljenih tolerancija. Obične jednadžbe za opis krivulja tečenja (Hajduk, Spittel, Elfmark) su ograničene i nemaju mogućnost opisa lokalne promujene naprezanja zbog faznih transfor-macija. Da bi se rješilo ovaj problem upotrebljena je nova metoda za opis tih procesa - neuronske mreže. Rezultati takve obrade eksperimentalnih podataka pokazuje na veliku sposobnost tih metoda za opis takvih i sličnih procesa u materijalu (potpora testiranju materijala, matematičko simuliranje deformiranja materijala)
