Perpustakaan Digital ITB

Paduan baja tahan karat austenitik merupakan jenis baja tahan karat yang paling banyak digunakan karena memiliki ketahanan korosi yang baik, perayapan pada temperatur tinggi, impact resistance pada temperatur rendah, dan workability yang baik. Paduan ini biasanya digunakan pada reaktor kimia, heat exchanger, serta pemanfaatan lainnya. Kegagalan material pada salah satu pemanfaatannya dapat disebabkan oleh kombinasi paparan temperatur tinggi dan beban mekanik. Tantangan saat ini adalah bagaimana mendesain sifat baja yang diinginkan untuk meringankan waktu eksperimen dan biaya pengembangan paduan. Dalam penelitian ini, pengaruh unsur pemadu dan temperatur pengujian terhadap sifat mekanik paduan baja tahan karat austenitik dipelajari dengan metode permodelan Artificial Neural Network. Serangkaian permodelan Artificial Neural Network telah dilakukan untuk mempelajari pengaruh 16 unsur pemadu dan temperatur pengujian sebagai masukan terhadap sifat mekanik baja tahan karat austenitik berupa yield strength, tensile strength, %elongation, dan %reduction of area sebagai keluaran. Program permodelan dibuat dengan bahasa python dan ditunjang beberapa libraries yang kemudian dilakukan pencarian model yang optimum. Kemudian dilakukan uji sensitivitas unsur pemadu terhadap sifat mekanik dan terhadap temperatur. Model ANN yang optimal untuk penentuan yield strength, tensile strength, %elongation, dan %reduction of area adalah 18-77-77-77-77-77-77-77-11, 18-98-98-98-98-98-98-98-11, 18-88-88-88-88-88-88-11, dan 18-65-65-65-65-11 dengan nilai loss masing-masing adalah 7,711, 12,706, 1,232, dan 1,780. Pengaruh unsur pemadu terhadap sifat mekanik dengan permodelan ANN belum dapat ditentukan karena terdapat perbedaan antara keluaran model dengan literatur. Pengaruh temperatur pengujian terhadap sifat mekanik dengan permodelan ANN telah sesuai dengan data sebenarnya walaupun masih terdapat galat.