粉末冶金材料科学与工程
粉末冶金材料科學與工程
분말야금재료과학여공정
POWDER METALLURGY MATERIALS SCIENCE AND ENGINEERING
2006年
5期
272-276
,共5页
伍朝阳%刘伯威%刘咏%黄伯云
伍朝暘%劉伯威%劉詠%黃伯雲
오조양%류백위%류영%황백운
树脂基摩擦材料%神经网络%摩擦因数%磨损率
樹脂基摩抆材料%神經網絡%摩抆因數%磨損率
수지기마찰재료%신경망락%마찰인수%마손솔
为了预测不同成分的树脂基摩擦材料的摩擦性能, 建立了摩擦材料成分与摩擦因数之间的人工神经网络(ANN)预测模型. 用收集到的30种不同组分的摩擦材料在100 ℃时的摩擦因数数据作为训练样本对网络进行训练, 然后进行拟合, 结果表明, 网络拟合值与实验数据吻合很好. 最后利用该模型对不同成分的4种摩擦材料进行摩擦因数的预测, 并研究单一成分对树脂基摩擦材料因数的影响. 结果表明, 预测值与实测数据基本相符, 100 ℃时预测的摩擦因数最小值μmin.p与实验中实测的摩擦因数最小值μmin.m的相对误差小于13%, 相应的摩擦因数最大值μmax.p与μmax.m的相对误差小于9%.
為瞭預測不同成分的樹脂基摩抆材料的摩抆性能, 建立瞭摩抆材料成分與摩抆因數之間的人工神經網絡(ANN)預測模型. 用收集到的30種不同組分的摩抆材料在100 ℃時的摩抆因數數據作為訓練樣本對網絡進行訓練, 然後進行擬閤, 結果錶明, 網絡擬閤值與實驗數據吻閤很好. 最後利用該模型對不同成分的4種摩抆材料進行摩抆因數的預測, 併研究單一成分對樹脂基摩抆材料因數的影響. 結果錶明, 預測值與實測數據基本相符, 100 ℃時預測的摩抆因數最小值μmin.p與實驗中實測的摩抆因數最小值μmin.m的相對誤差小于13%, 相應的摩抆因數最大值μmax.p與μmax.m的相對誤差小于9%.
위료예측불동성분적수지기마찰재료적마찰성능, 건립료마찰재료성분여마찰인수지간적인공신경망락(ANN)예측모형. 용수집도적30충불동조분적마찰재료재100 ℃시적마찰인수수거작위훈련양본대망락진행훈련, 연후진행의합, 결과표명, 망락의합치여실험수거문합흔호. 최후이용해모형대불동성분적4충마찰재료진행마찰인수적예측, 병연구단일성분대수지기마찰재료인수적영향. 결과표명, 예측치여실측수거기본상부, 100 ℃시예측적마찰인수최소치μmin.p여실험중실측적마찰인수최소치μmin.m적상대오차소우13%, 상응적마찰인수최대치μmax.p여μmax.m적상대오차소우9%.
