铝基复合材料高速干摩擦行为的遗传神经网络预测模型

摘要：

对4种SiC颗粒增强铝基复合材料在5种速度和4种压力条件下进行了销-盘摩擦磨损试验,运用遗传神经网络技术建立了铝基复合材料在高速干滑动过程中的摩擦行为预报模型,并用该模型对铝基复合材料进行预报.结果表明,蓄热能力较大的铝基复合材料在服役条件下具有较高的摩擦系数,与实际情况相一致.用遗传神经网络建立的铝基复合材料摩擦行为预测模型为服役条件下提供了简便、可靠的优选材料方法.

关键词：铝基复合材料、神经网络、高速、干摩擦行为

所属期刊栏目：25

分类号：TH117.3

资助基金：中国科学院资助项目50375046;50432020

在线出版日期：2005-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：545-549