本文選題：銅 + 多壁碳納米管(MWCNT)��； 參考：《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》2017年03期

【摘要】：利用實(shí)驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)學(xué)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究粉末冶金法制備的多壁碳納米管增強(qiáng)銅基金屬?gòu)?fù)合材料的磨損行為,并探討多壁碳納米管含量的影響。測(cè)定和分析復(fù)合材料樣品的顯微硬度,設(shè)計(jì)L16正交實(shí)驗(yàn),采用銷盤式摩擦計(jì)測(cè)定樣品的磨損量隨載荷和滑動(dòng)距離的變化。結(jié)果表明:銅基金屬?gòu)?fù)合材料的硬度隨多壁碳納米管含量的增加而增加。Taguchi法工藝參數(shù)優(yōu)化結(jié)果表明多壁碳納米管的引入對(duì)復(fù)合材料磨損量產(chǎn)生較大影響。利用ANOV統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析和驗(yàn)證了復(fù)合材料的抗磨損性能。多壁碳納米管含量對(duì)復(fù)合材料磨損量的影響最大(貢獻(xiàn)率為76.48%),其次為所加載荷(貢獻(xiàn)率為12.18%),最后為滑動(dòng)距離(貢獻(xiàn)率為9.91%)。采用具有可變隱含節(jié)點(diǎn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)復(fù)合材料的磨損過(guò)程進(jìn)行模擬,所得結(jié)果的平均誤差(MAE)值較低,3-7-1網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的適應(yīng)性強(qiáng),所得數(shù)據(jù)可靠。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值(相關(guān)系數(shù)R值為99.5%)與ANOVA統(tǒng)計(jì)結(jié)果吻合良好,且能用于研究各參數(shù)對(duì)多壁碳納米管增強(qiáng)的銅基金屬?gòu)?fù)合材料磨損行為的影響。
[Abstract]:The wear behavior of multi-wall carbon nanotubes reinforced copper matrix metal composites prepared by powder metallurgy was studied by means of experiment, statistics and artificial neural network. The effect of the content of multi-wall carbon nanotubes on the wear behavior of copper matrix metal composites was also discussed. The microhardness of the composite materials was measured and analyzed. The L16 orthogonal experiment was designed. The wear rate of the samples was measured by using a pin-disc friction meter with load and sliding distance. The results show that the hardness of copper matrix metal composites increases with the increase of multi-wall carbon nanotubes content. The optimization results show that the introduction of multi-walled carbon nanotubes has a great influence on the wear of the composites. The wear resistance of the composites was analyzed and verified by ANOV statistical method. The content of multi-walled carbon nanotubes had the greatest effect on the wear capacity of composites (the contribution rate was 76.48%), followed by the loading (the contribution rate was 12.18%) and the sliding distance (the contribution rate was 9.91%). An artificial neural network model with variable hidden nodes is used to simulate the wear process of composite materials. The average error (MAE) value of the obtained results is lower than that of the 3-7-1 network topology, and the obtained data are reliable. The predicted value of artificial neural network (correlation coefficient R = 99.5) is in good agreement with the ANOVA statistical results, and it can be used to study the effects of various parameters on the wear behavior of copper matrix metal composites reinforced by multi-walled carbon nanotubes.
【作者單位】： Department
【分類號(hào)】：TB333

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