文献

J-GLOBAL ID：201202246689422566   整理番号：12A1442385

Al₂O₃-TiO₂被覆の摩擦特性の人工ニューラルネットワークベース予測

The arti?cial neural network based prediction of friction properties of Al₂O₃-TiO₂ coatings

著者 (1件)： CETINEL Hakan (Celal Bayar Univ., Manisa, TUR)
資料名： Industrial Lubrication and Tribology  (Industrial Lubrication and Tribology)
巻： 64  号： 5  ページ： 288-293  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0093A  ISSN： 0036-8792  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 炭素鋼基板に火炎溶射にてAl₂O₃-TiO₂/NiCrMo皮膜を生成し,49N,69N,89N及び129N荷重の下で摩耗/摩擦試験を実施し,摩耗損失及び摩擦係数を求めた。NiCrMoは接着層として使用した。人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いてANNモデルを構築した。各荷重における実験測定データを用いてANNモデルの学習を行なった。最終的に学習されたANNモデルの予測結果と実験結果は良く一致した。

シソーラス用語： 炭素鋼 ,  火炎溶射 ,  アルミナ ,  酸化チタン ,  *セラミック膜 ,  *ニューラルネットワーク ,  予測モデル ,  *摩擦係数 ,  摩耗

分類 (3件)： 潤滑一般  (QB02010S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  セラミック・磁器の性質  (YC03030G)

タイトルに関連する用語 (5件)： Al2O3 ,  TiO2 ,  摩擦特性 ,  人工ニューラルネットワーク ,  予測