Hot compression experiments are carried out on steel workpieces by means of Gleeble 1500 thermo mechanical simulator in wide range of temperatures 800 °C - 1200 °C with strain rates 0,1 s-1, 1,0 s-1 and 8,0 s-1and true strains of 0,0 to 0,5. Hot flow curves were estimated by means of the CAE neural networks. The methods of constant smoothness parameter and non-constant (ellipsoidal) smoothness parameter were applied. The use of the latter proved more exact (up to 3,4 %) and simpler if we compare it with the existing data for the flow curve prediction of tool steel by BP NN (up to 7 %), as the proposed method yields better results. The activation energy and other parameters in hyperbolic-sine equation were calculated according to the method proposed by McQueen et al. and according to the method recently proposed by Kugler et al. The latter yields better results at predicting the maximum values of hot flow curves.Pomoću termomehaničkog simulatora Gleeble 1500 izvedeni su vrući pokusi sabijanja čeličnih proba u temperaturnom rasponu 800 °C - 1200 °C, brzinom deformacije 0,1 s-1, 1,0 s-1 i 8,0 s-1 i stupnja defor-macije od 0,0 do 0,5. Naprezanja materijala određena su pomoću CAE neuralnih mreža. Rabljene su metode stalnog i nestalnog (elipsoidnog) parametra glatkoće. Upotreba zadnjih pokazala se za točniju (do 3,4 %) i jednostavniju ako ih se usporedi s znanima podacima krivulje naprezanja alatnog čelika metodom BP NN (do 7 %). Aktivacijska metoda i ostali parametri u hiperbolično - sinusoidnoj jednadžbi izračunani su metodom koju predlaže McQueen i ostali te novijom metodom predloženoj od Kuglera i ostalih. Ta zadnja ima bolje rezultate za predmnijevanje maksimalnih vrijednosti krivulja tečenja u vrućem
