MODELO DE PREDICCIÓN DEL DESGASTE DE MATERIALES COMPUESTOS HÍBRIDOS DE ALUMINIO BASADO EN ANFIS
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Los materiales compuestos híbridos de aleación AlMg1SiCu se reforzaron con un 10% de partículas de carburo de silicio (SiC) junto con fracciones de peso del 3%, 6% y 9% de partículas de disulfuro de molibdeno (MoS2) autolubricantes mediante fundición por agitación. El modelo matemático se desarrolló para predecir la pérdida de peso por deslizamiento en seco de los materiales compuestos híbridos utilizando la metodología de superficie de respuesta. El análisis estadístico se realizó mediante el análisis de la varianza (ANOVA). La pérdida de peso de la respuesta de salida se empl...
Los materiales compuestos híbridos de aleación AlMg1SiCu se reforzaron con un 10% de partículas de carburo de silicio (SiC) junto con fracciones de peso del 3%, 6% y 9% de partículas de disulfuro de molibdeno (MoS2) autolubricantes mediante fundición por agitación. El modelo matemático se desarrolló para predecir la pérdida de peso por deslizamiento en seco de los materiales compuestos híbridos utilizando la metodología de superficie de respuesta. El análisis estadístico se realizó mediante el análisis de la varianza (ANOVA). La pérdida de peso de la respuesta de salida se empleó para entrenar el modelo de red neuronal en el algoritmo de retropropagación ANFIS.
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