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用ANFIS模型估计玻璃纤维增强聚酯复合材料的粘着磨损行为( Estimation of adhesive wear behavior of the glass fiber reinforced polyester composite materials using ANFIS model )
S Yilmaz R Ilhan E Feyzullaholu
玻璃纤维增强聚酯(GFRP)复合材料广泛应用于各种应用领域。复合材料磨损量的预测是一个非常复杂的非线性现象。人工智能方法(AI)和专家系统如人工神经网络(ANNs)、模糊推理系统(FIS)在非线性系统建模方面具有一系列的特点。在某些情况下，在输入变量突变的情况下，神经网络是不够的。自适应神经模糊推理系统(ANFIS)能够将FIS的语言表达与ANNS的自适应和学习技巧相结合。本研究的目的是从耐磨性的角度来确定最佳的材料含量和工作条件。本文提出了一种基于ANFIS子聚类的GFRP复合材料在不同材料浓度、不同载荷和速度下的磨损行为预测模型。提出的ANFIS模型提取最佳浓度和操作参数以获得最小磨损率。在CaCO3、聚苯乙烯、玻璃纤维、玻璃微珠、氧化铝、负载和转速分别为49%、0%、11%、10%、0.8%、10N和100转/分时，采用该磨损率估算模型，最佳磨损率为25.0013(mm/nm)×10。ANFIS模型具有较高的估计能力(R=0.964)。
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