no limite de escoamento de aços de alta resistência microligados -HSLA (High Strength Low Alloy), foram modelados por meio de um sistema de inferência nebulosa por Datta e Banerjee. (4) Segundo Jones, Watton e Brown,entre os benefícios da utilização dessas técnicas para predição das propriedades mecânicas destacam-se: a possibilidade de se confirmar as propriedades mecânicas em tempo real em cada fase do processo e também a possibilidade da otimização da composição química e dos parâmetros de processo. Myllykoski, Larkiola e Nylander (1) complementam ainda com o suporte para realização de ações de feed forward nos diversos processos da cadeia de produção e Golodnikov et al.(6) comenta a redução do tempo e volume de produção experimental envolvidos no projeto de aços. INTRODUÇÃOModelos fenomenológicos formam a base para a compreensão de processos, porém a construção de tais modelos para processos multivariáveis e com relacionamentos não-lineares pode ser uma tarefa árdua.(1) Para a predição das propriedades mecânicas à tração de aços, em particular limite de escoamento (LE), limite de resistência (LR) e alongamento total (ALO), apenas o conhecimento físico disponível dos processos não permite a construção de modelos fenomenológicos confiáveis.(2) Dessa forma, técnicas de inteligência computacional têm sido propostas como alternativas viáveis. Uma rede neural do tipo Multilayer Perceptron (MLP) mostrou-se capaz de realizar com precisão a predição de propriedades mecânicas de tiras de aço (3) e o efeito da composição química e dos parâmetros de processo ResumoA obtenção de propriedades mecânicas especificadas para os produtos é um aspecto fundamental na siderurgia. A abordagem fenomenológica para a modelagem das propriedades mecânicas não tem apresentado resultados satisfatórios, em função da quantidade e diversidade das variáveis e processos envolvidos. Nesse contexto, pelas suas características, as técnicas de inteligência computacional têm sido utilizadas como alternativas viáveis. Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a implantação, na Usiminas, de uma ferramenta de apoio à decisão baseada nas técnicas de inteligência computacional, para a predição de propriedades mecânicas de aços de alta resistência microligados, laminados a frio e revestidos por imersão a quente. Palavras-chave: Rede neural artificial; Sistema híbrido; Aço microligado; Propriedades mecânicas. USING OF COMPUTATIONAL INTELLIGENCE METHODS FOR MECHANICAL PROPERTIES PREDICTION OF HSLA STEELS AbstractThe attainment of desired mechanical properties is a crucial aspect for steelmaking industries. Traditional physical modeling approaches have not been satisfactory, due to the complicated nature of the processes, very complex and multidimensional ones. In this context, by their characteristics, computational intelligence methods have been used and considered as a viable alternative. This paper describes the development and the implementation of a decision support tool for mechanical properties prediction of coated high strength low alloy ...