MODELO DE PREVISÃO DE DESGASTE À BASE DE ANFIS PARA COMPÓSITOS HÍBRIDOS DE ALUMÍNIO
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Compostos híbridos de liga AlMg1SiCu que foram reforçados com 10% de partículas de carboneto de silício (SiC) juntamente com fracções de peso de 3%, 6% e 9% de partículas de dissulfureto de molibdénio auto-lubrificantes (MoS2) através de fundição fundida com agitação. O comportamento de desgaste das amostras de compósitos híbridos foi avaliado com base no Box-Behnken Design (BBD) em tribómetro pin-on-disc sem lubrificação. O modelo matemático foi desenvolvido para prever a perda de peso deslizante a seco de compósitos híbridos utilizando a metodologia de superfície Respon...
Compostos híbridos de liga AlMg1SiCu que foram reforçados com 10% de partículas de carboneto de silício (SiC) juntamente com fracções de peso de 3%, 6% e 9% de partículas de dissulfureto de molibdénio auto-lubrificantes (MoS2) através de fundição fundida com agitação. O comportamento de desgaste das amostras de compósitos híbridos foi avaliado com base no Box-Behnken Design (BBD) em tribómetro pin-on-disc sem lubrificação. O modelo matemático foi desenvolvido para prever a perda de peso deslizante a seco de compósitos híbridos utilizando a metodologia de superfície Response. A análise estatística foi realizada utilizando Análise de variância (ANOVA). A perda de peso de resposta de saída foi utilizada para treinar o modelo de rede neural no algoritmo de retropropagação ANFIS.
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