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Sinossi
I compositi ibridi in lega AlMg1SiCu sono stati rinforzati con il 10% di particelle di carburo di silicio (SiC) e con frazioni di peso del 3%, 6% e 9% di particelle autolubrificanti di bisolfuro di molibdeno (MoS2) mediante colata a freddo. Il comportamento all'usura dei campioni di composito ibrido è stato valutato in base al Box-Behnken Design (BBD) su tribometro a spillo senza lubrificazione. Il modello matematico è stato sviluppato per prevedere la perdita di peso per scorrimento a secco dei compositi ibridi utilizzando la metodologia della superficie di risposta. L'analisi statistica è stata eseguita utilizzando l'analisi della varianza (ANOVA). La perdita di peso in uscita è stata utilizzata per addestrare il modello di rete neurale con l'algoritmo di back-propagation ANFIS.
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MODELLO DI PREVISIONE DELL'USURA BASATO SU ANFIS PER COMPOSITI IBRIDI DI ALLUMINIO
Editore:
Edizioni Sapienza Apr 2023, 2023
ISBN 10: 6205902737
ISBN 13: 9786205902738
Nuovo
Taschenbuch
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -I compositi ibridi in lega AlMg1SiCu sono stati rinforzati con il 10% di particelle di carburo di silicio (SiC) e con frazioni di peso del 3%, 6% e 9% di particelle autolubrificanti di bisolfuro di molibdeno (MoS2) mediante colata a freddo. Il comportamento all'usura dei campioni di composito ibrido è stato valutato in base al Box-Behnken Design (BBD) su tribometro a spillo senza lubrificazione. Il modello matematico è stato sviluppato per prevedere la perdita di peso per scorrimento a secco dei compositi ibridi utilizzando la metodologia della superficie di risposta. L'analisi statistica è stata eseguita utilizzando l'analisi della varianza (ANOVA). La perdita di peso in uscita è stata utilizzata per addestrare il modello di rete neurale con l'algoritmo di back-propagation ANFIS. 64 pp. Italienisch. Codice articolo 9786205902738
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MODELLO DI PREVISIONE DELL\ USURA BASATO SU ANFIS PER COMPOSITI IBRIDI DI ALLUMINIO
Da: moluna, Greven, Germania
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Condizione: New. Codice articolo 854673365
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MODELLO DI PREVISIONE DELL'USURA BASATO SU ANFIS PER COMPOSITI IBRIDI DI ALLUMINIO
Editore:
Edizioni Sapienza Apr 2023, 2023
ISBN 10: 6205902737
ISBN 13: 9786205902738
Nuovo
Taschenbuch
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -I compositi ibridi in lega AlMg1SiCu sono stati rinforzati con il 10% di particelle di carburo di silicio (SiC) e con frazioni di peso del 3%, 6% e 9% di particelle autolubrificanti di bisolfuro di molibdeno (MoS2) mediante colata a freddo. Il comportamento all'usura dei campioni di composito ibrido è stato valutato in base al Box-Behnken Design (BBD) su tribometro a spillo senza lubrificazione. Il modello matematico è stato sviluppato per prevedere la perdita di peso per scorrimento a secco dei compositi ibridi utilizzando la metodologia della superficie di risposta. L'analisi statistica è stata eseguita utilizzando l'analisi della varianza (ANOVA). La perdita di peso in uscita è stata utilizzata per addestrare il modello di rete neurale con l'algoritmo di back-propagation ANFIS.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 64 pp. Italienisch. Codice articolo 9786205902738
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MODELLO DI PREVISIONE DELL'USURA BASATO SU ANFIS PER COMPOSITI IBRIDI DI ALLUMINIO
Print on DemandDa: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - I compositi ibridi in lega AlMg1SiCu sono stati rinforzati con il 10% di particelle di carburo di silicio (SiC) e con frazioni di peso del 3%, 6% e 9% di particelle autolubrificanti di bisolfuro di molibdeno (MoS2) mediante colata a freddo. Il comportamento all'usura dei campioni di composito ibrido è stato valutato in base al Box-Behnken Design (BBD) su tribometro a spillo senza lubrificazione. Il modello matematico è stato sviluppato per prevedere la perdita di peso per scorrimento a secco dei compositi ibridi utilizzando la metodologia della superficie di risposta. L'analisi statistica è stata eseguita utilizzando l'analisi della varianza (ANOVA). La perdita di peso in uscita è stata utilizzata per addestrare il modello di rete neurale con l'algoritmo di back-propagation ANFIS. Codice articolo 9786205902738
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