聚四氟乙烯复合材料摩擦学性能的人工神经网络研究

• 作 者: 史以俊 罗振扬 何明 顾晓利
• 机 构: 南京林业大学理学院
• 出 处: 合肥工业大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2010年9期
• 关键词: 人工神经网络 聚四氟乙烯 复合材料 摩擦磨损 artificial neural network（ANN） polytetrafluoroethylene（PT

采用冷压烧结方法制备了不同含量碳纤维（CF）及颗粒状氧化硅（SiO2-P）协同增强的聚四氟乙烯（PTFE）复合材料,利用MPX-2000摩擦磨损试验机测试了不同载荷、滑动速度下PTFE复合材料的摩擦磨损性能,并利用人工神经网络（ANN）建立了摩擦系数、磨损量与材料组成及测试条件之间的非线性关系模型。结果表明,采用SCG算法、5-[15∶10∶5]3-1网络结构的ANN网络模型可以有效预测PTFE复合材料的摩擦磨损,数据的预测值与试验值的误差在10%以内。