MODELLO DI PREVISIONE DELL'USURA BASATO SU ANFIS PER COMPOSITI IBRIDI DI ALLUMINIO - K, RAGUPATHY;T, ANAND;M, ARUN
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I compositi ibridi in lega AlMg1SiCu sono stati rinforzati con il 10% di particelle di carburo di silicio (SiC) e con frazioni di peso del 3%, 6% e 9% di particelle autolubrificanti di bisolfuro di molibdeno (MoS2) mediante colata a freddo. Il comportamento all'usura dei campioni di composito ibrido è stato valutato in base al Box-Behnken Design (BBD) su tribometro a spillo senza lubrificazione. Il modello matematico è stato sviluppato per prevedere la perdita di peso per scorrimento a secco dei compositi ibridi utilizzando la metodologia della superficie di risposta. L'analisi statistica è…mehr

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Produktbeschreibung
I compositi ibridi in lega AlMg1SiCu sono stati rinforzati con il 10% di particelle di carburo di silicio (SiC) e con frazioni di peso del 3%, 6% e 9% di particelle autolubrificanti di bisolfuro di molibdeno (MoS2) mediante colata a freddo. Il comportamento all'usura dei campioni di composito ibrido è stato valutato in base al Box-Behnken Design (BBD) su tribometro a spillo senza lubrificazione. Il modello matematico è stato sviluppato per prevedere la perdita di peso per scorrimento a secco dei compositi ibridi utilizzando la metodologia della superficie di risposta. L'analisi statistica è stata eseguita utilizzando l'analisi della varianza (ANOVA). La perdita di peso in uscita è stata utilizzata per addestrare il modello di rete neurale con l'algoritmo di back-propagation ANFIS.
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Autorenporträt
Dr. K. Ragupathy como professor em Engenharia Mecânica. Trabalhou durante onze anos como professor assistente no campo da engenharia mecânica. É doutorado completo com sucesso no campo da tribologia. O autor publicou 6 revistas internacionais e dois livros.