Analisis Temperature Temper dan Cooling Rate Terhadap Sifat Mekanik Baja Paduan Rendah

Authors

  • Veny Selviyanty Universitas Eka Sakti Padang
  • Desmarita Leni

DOI:

https://doi.org/10.36499/jim.v19i2.9507

Keywords:

Temperature Temper, cooling rate, baja paduan rendah

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh temperature temper (TT) dan cooling rate (CR) terhadap sifat mekanik baja paduan rendah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen yang meliputi pengumpulan data, analisis data dengan menggunakan korelasi pearson dan regresi linear. Kemudian dilihat nilai R-squared untuk mengevaluasi seberapa baik model regresi menjelaskan variasi dari variabel terikat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat korelasi negatif yang cukup lemah antara TT dan YS/UTS, korelasi positif yang cukup lemah antara TT dengan EL/RA, dan korelasi positif yang cukup kuat dengan IS. Dari hasil koefisien regresi linear menunjukkan bahwa semakin tinggi TT maka akan semakin rendah sifat mekanik baja paduan rendah YS dan UTS. Namun, hasil regresi linear dengan CR menunjukkan bahwa semakin tinggi CR maka sifat mekanik baja paduan rendah YS dan UTS akan meningkat dan CR akan menurunkan sifat mekanik baja paduan rendah EL/RA/IS.

References

Greida Frista, Hamdan Akbar Notonegoro, Hasanudin Gufron Fachrudin. Peningkatan Sifat Mekanik AISI 4130 Low Alloy Steel Melalui Perlakuan Panas, Flywheel: Jurnal Teknik Mesin Untirta Vol. III, No. 2, Oktober 2017, hal. 15 – 19

Morini, A.A.; Ribeiro, M.J.; Hotza, D. Early-stage materials selection based on embodied energy and carbon footprint. Mater. Des. 2019, 178, 107861.

Jang, Changheui, et al. Mechanical property variation within Inconel 82/182 dissimilar metal weld between low alloy steel and 316 stainless steel. International Journal of Pressure Vessels and Piping, 2008, 85.9: 635-646.

Haryadi, Gunawan Dwi. Pengaruh suhu tempering terhadap kekerasan, kekuatan tarik dan struktur mikro pada baja K-460. Rotasi, 2006, 8.2: 1-8.

Aziz, Esam M.; Kodur, Venkatesh K. Effect of temperature and cooling regime on mechanical properties of highâ€strength lowâ€alloy steel. Fire and Materials, 2016, 40.7: 926-939.

Wei, j., chu, x., & sun, x. Y. (2019). Machine learning in materials science. InfoMat, 1(3), 338–358. https://doi.org/10.1002/inf2.12028.

Merayo Fernández, David; Rodríguez-Prieto, Alvaro; Camacho, Ana María. Prediction of the bilinear stress-strain curve of aluminum alloys using artificial intelligence and big data. Metals, 2020, 10.7: 904.

Xiao, Chengwei, et al. Using Spearman's correlation coefficients for exploratory data analysis on big dataset. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2016, 28.14: 3866-3878.

Reddy, N. S., et al. Modeling medium carbon steels by using artificial neural networks. Materials Science and Engineering: A, 2009, 508.1-2: 93-105

Bolboaca, Sorana-Daniela; Jäntschi, Lorentz. Pearson versus Spearman, Kendall’s tau correlation analysis on structure-activity relationships of biologic active compounds. Leonardo Journal of Sciences, 2006, 5.9: 179-200.

Zou, Kelly H.; Tuncali, Kemal; Silverman, Stuart G. Correlation and simple linear regression. Radiology, 2003, 227.3: 617-628.

Downloads

Published

2023-10-30

Issue

Section

Articles