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Ingénierie des Systèmes d'Information

Networking and Information Systems
1633-1311
Revue des sciences et technologies de l'information
Nouvel éditeur en 2019
 

 ARTICLE VOL 23/5 - 2018  - pp.29-41  - doi:10.3166/isi.23.5.29-41
TITRE
Approche MVS-MC pour la modélisation de la cinétique de croissance des couches FeB et Fe2B formées sur le fer Armco

TITLE
LS-SVM approach for modeling the growthe kinetics of FeB and Fe2B layers formed on Armco iron

RÉSUMÉ

La présente étude se base sur l’approche machine à vecteurs de support au sens des moindres carrées (MVS-MC) pour simuler la cinétique de boruration du fer Armco. Ce travail adopte la machine à vecteurs de support au sens des moindres carrées pour la cinétique de croissance des couches FeB et Fe2B. Cette approche utilise la technique de régression avec la théorie de l’apprentissage statistique. Elle a été utilisée pour simuler l’épaisseur de chaque couche (FeB ou Fe2B) et les données à entrer dans le modèle de simulation sont la température du procédé et la durée du traitement. Les résultats de l’approche (MVS-MC) ont été comparés aux données expérimentales. Le bon accord entre les deux résultats confirme la validité du modèle mathématique. Après validation, l’erreur quadratique moyenne et le coefficient de détermination ont été calculés pour parvenir à une bonne performance et meilleure précision. La comparaison des résultats a donné les valeurs de l’erreur quadratique moyenne égales à 0.14 µm pour Fe2B et 0.16 µm pour FeB. De plus, une équation a été proposée pour estimer l’épaisseur de la couche borurée en fonction du temps et de la température en utilisant le présent modèle.



ABSTRACT

The present study is based on the Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM) approach for simulating the boronizing kinetics of Armco iron. This work adopts the Least Square Support Vector Machine for the growth kinetics of FeB and Fe2B layers. This approach uses the regression technique with the theory of statistical learning LS-SVM has been used to simulate the thickness of each boride layer (FeB or Fe2B), the input data of the simulation model are the process temperature and the treatment time. The LS-SVM results are compared to experimental data. The good agreement between the two results confirms the validity of the mathematical model. After the validation, the root mean square error and coefficients of determination are calculated to achieve a good performance and a better accuracy. In this work, the comparison results in a value of root mean square error of 0.14 µm for Fe2B and 0.16 µm for FeB. Furthermore, an equation has been proposed to estimate the thickness of boronized layer as a function of time and temperature using the present model.



AUTEUR(S)
Bendaoud MEBAREK, Mourad KEDDAM, Hicham ABOSHIGHIBA

MOTS-CLÉS
MVS-MC, prédiction, boruration, modèle, simulation.

KEYWORDS
LS-SVM, prediction, boronizing, model, simulation.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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