基于神经网络的树脂基摩擦材料摩擦因数的预测模型

• 作者: 伍朝阳 刘伯威 刘咏 黄伯云
• 来源期刊: 粉末冶金材料科学与工程
• 关键词: 树脂基摩擦材料 神经网络 摩擦因数 磨损率
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 272-276
• 页数: 5页
• 分类号: TQ322.41|TF125.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0224.2006.05.004

摘要

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%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘咏	中南大学粉末冶金国家重点实验室	293	2795	25.0	36.0
2	黄伯云	中南大学粉末冶金国家重点实验室	607	8891	43.0	60.0
3	刘伯威	中南大学粉末冶金国家重点实验室	33	318	10.0	16.0
4	伍朝阳	中南大学粉末冶金国家重点实验室	1	10	1.0	1.0