MODÈLE DE PRÉDICTION DE L'USURE BASÉ SUR L'ANFIS POUR LES COMPOSITES HYBRIDES D'ALUMINIUM
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Composites hybrides en alliage AlMg1SiCu renforcés par 10% de particules de carbure de silicium (SiC) et des fractions pondérales de 3%, 6% et 9% de particules de disulfure de molybdène (MoS2) autolubrifiantes par coulée par fusion et brassage. Le comportement à l'usure des échantillons composites hybrides a été évalué sur la base du Box-Behnken Design (BBD) sur un tribomètre à disque sans lubrification. Le modèle mathématique a été développé pour prédire la perte de poids par glissement à sec des composites hybrides à l'aide de la méthodologie de la surface de réponse. ...
Composites hybrides en alliage AlMg1SiCu renforcés par 10% de particules de carbure de silicium (SiC) et des fractions pondérales de 3%, 6% et 9% de particules de disulfure de molybdène (MoS2) autolubrifiantes par coulée par fusion et brassage. Le comportement à l'usure des échantillons composites hybrides a été évalué sur la base du Box-Behnken Design (BBD) sur un tribomètre à disque sans lubrification. Le modèle mathématique a été développé pour prédire la perte de poids par glissement à sec des composites hybrides à l'aide de la méthodologie de la surface de réponse. L'analyse statistique a été réalisée à l'aide de l'analyse de la variance (ANOVA). Le résultat de la perte de poids a été utilisé pour former le modèle de réseau neuronal dans l'algorithme de rétropropagation ANFIS.
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