什么是复合金材料磨损体积损失的数学公式

推导并给出了计算复合金材料磨损体积损失的数学公式。利用制备的复合金材料配方，研究了输入变量对复合金材料磨损体积损失的影响。复合金材料的磨损量损失随着滑动距离、刀具横移速度和转速的增加而显著增加。复合增强材料在50% TiC +50% Al2O3的夹杂比下具有最小的磨损体积损失，这是由于复合增强材料具有更好的润滑性能和抗脆性和磨损性能。研究结果表明，该配方可用于复合金材料的磨损预测，从而缩短生产时间，降低生产成本。

复合金材料详细研究了FSP参数和杂化比对Al基(5083)杂化复合金材料UTS的影响。利用一个隐层中不同神经元的个数(10-15个)来确定模型的最佳结构。用15个神经元进行最优模型构建。复合金材料利用最小均方误差(MSE)、最小均方误差(MAE)和最小均方误差(MAPE)作为误差评价标准，并选择相关系数(R)来评价所提模型的性能。用15个神经元得到最大R值和最小误差值。推导了一个数学公式，并将试验结果与模型进行了比较。在图7中，显示了组合的错误百分比。训练集平均误差为11%，测试集平均误差为4%。这表明该模型的预测能力是可以接受的。

此外，复合金材料还研究了刀具旋转和横向速度、碳纳米管(CNT)、氧化铝(Al2O3)、石墨(Gr)、碳化硅(SiC)和氧化锆(ZrO2)体积分数等因素对强度的影响。试验结果表明，随着CNT的增加，复合金材料刀具旋转速度和横移速度的增加，复合金材料的ut显著增加。此外，还研究了不同体积分数的复合增强剂对5083 amhc的影响。混杂比为10% Gr + 5% ZrO2时，复合金材料的抗拉强度达到最大。采用人工神经网络[13]研究了不同合金元素对Al-Mg2Si复合金材料抗拉强度的影响。输入变量为Al、Mg、Si、铜、锰、铬、磷、铍、硼、锂、钇、钠wt.%，输出变量为UTS，单位为MPa。