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】：利用實驗、統(tǒng)計學及人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法研究粉末冶金法制備的多壁碳納米管增強銅基金屬復合材料的磨損行為,并探討多壁碳納米管含量的影響。測定和分析復合材料樣品的顯微硬度,設計L16正交實驗,采用銷盤式摩擦計測定樣品的磨損量隨載荷和滑動距離的變化。結果表明:銅基金屬復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)化結果表明多壁碳納米管的引入對復合材料磨損量產(chǎn)生較大影響。利用ANOV統(tǒng)計學方法分析和驗證了復合材料的抗磨損性能。多壁碳納米管含量對復合材料磨損量的影響最大(貢獻率為76.48%),其次為所加載荷(貢獻率為12.18%),最后為滑動距離(貢獻率為9.91%)。采用具有可變隱含節(jié)點的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型對復合材料的磨損過程進行模擬,所得結果的平均誤差(MAE)值較低,3-7-1網(wǎng)絡拓撲結構的適應性強,所得數(shù)據(jù)可靠。人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測值(相關系數(shù)R值為99.5%)與ANOVA統(tǒng)計結果吻合良好,且能用于研究各參數(shù)對多壁碳納米管增強的銅基金屬復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】：TB333

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本文編號：1967868