MoSi2的高温摩擦磨损性能及磨损率预测

• 作者: 张厚安 胡小平 颜建辉 黄之初
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: MoSi2 摩擦磨损性能 磨损率 神经网络预测
• 年，卷（期）: 2010,（21）
• 页码范围: 2619-2623
• 页数: 5页
• 分类号: TH117.1|TP183
• 语种: 中文

摘要

以Al2O3陶瓷材料为对摩件,采用销-盘式高温磨损试验机,考察了单一因素(温度、载荷和转速)变化时MoSi2材料的摩擦因数和磨损率.研究了温度、载荷及转速交叉变化下MoSi2材料磨损率的神经网络预测,建立了具有学习率自适应和附加二次动量项的BP神经网络预测模型,并给出了神经网络的训练过程.神经网络预测结果和实际测试结果表明,预测误差控制在3%以内,BP神经网络具有较高的预测精度,可以满足MoSi2磨损率的预测需要.