Taguchi Deng 및 하이브리드 지지 벡터 회귀 모델을 사용하여 충전된 폴리테트라플루오로에틸렌 복합재료의 마찰학적 거동 최적화 및 예측

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 10393(2022) 이 기사 인용

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이 연구는 하이브리드 Taguchi 및 서포트 벡터 회귀(SVR) 모델을 사용하여 채워진 폴리테트라플루오로에틸렌(PTFE) 복합재의 마찰학적 거동에 대한 최적화 및 예측을 제시합니다. 최적화를 달성하기 위해 마찰공학적 거동과 관련된 다중 응답 및 공정 매개변수를 고려하여 Taguchi Deng을 사용했습니다. 마찰계수(μ)와 비마모율(Ks)은 Pin-on-Disc 마찰계를 사용하여 측정되었습니다. 본 연구에서는 하중, 입자 크기, 거리 및 속도가 공정 매개변수였습니다. Taguchi 실험 설계에는 L27 직교 배열이 적용되었습니다. μ 및 KS의 다중 응답에 대해 Deng 접근 방식을 사용하여 일련의 최적 매개변수를 얻었습니다. 다중 응답에 대한 개별 매개변수의 영향을 연구하기 위해 분산 분석을 수행했습니다. μ 및 Ks를 예측하기 위해 SVR은 각각 SVR-HHO 및 SVR-PSO 모델을 형성하는 새로운 Harris Hawks의 최적화(HHO) 및 떼 입자 최적화(PSO)와 결합되어 사용되었습니다. 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해 4가지 모델 평가 지표가 사용되었습니다. 검증 결과, 최적의 테스트 조건에서 향상된 기능이 나타났습니다. 하이브리드 SVR 모델은 단일 SVR 모델에 비해 우수한 예측 정확도를 나타냈습니다. 또한 SVR-HHO는 SVR-PSO 모델보다 성능이 뛰어났습니다. Taguchi Deng, SVR-PSO 및 SVR-HHO 모델은 저렴한 비용과 뛰어난 정확도로 최적화 및 예측을 이끌어내는 것으로 나타났습니다.

필러를 함유한 충전 폴리머 매트릭스 복합재(PMC)는 기존 폴리머에 비해 변형된 기계적 및 마찰학적 거동으로 인해 학계와 산업계에서 계속해서 상당한 주목을 받고 있습니다1. 폴리머 기반 복합재는 향상된 마찰 저항성을 보여주었습니다2. 다양한 종류의 폴리머 중에서 탄소 또는 청동 섬유로 채워진 폴리테트라플루오로에틸렌(PTFE)은 높은 기계적 특성과 낮은 마찰학적 특성으로 인해 널리 사용됩니다3. 이러한 복합재는 브레이크 및 클러치를 포함한 기계 부품의 마찰학적 거동이 중요한 분야에 적합한 것으로 나타났습니다4,5,6,7. 순수한 폴리머에 특정 한도8,9까지 더 많은 필러 함량을 추가하면 재료의 마찰 저항성이 향상될 수 있다는 것이 일반적으로 동의되었습니다. 폴리테트라플루오로에틸렌(PTFE)은 낮은 마찰 계수, 가공 용이성, 화학적 불활성, 저밀도 및 저비용으로 인해 마모 조건에 일반적으로 사용되는 열가소성 매트릭스 중 하나입니다10,11.

마모는 부품 교체, 특히 마모가 자주 발생하는 산업에서 가장 흔히 발생하는 문제 중 하나입니다. 다양한 폴리머와 충전 폴리머의 연마 마모가 실험적으로 연구되었습니다. 서로 다른 매트릭스의 연마 마모율을 연구한 결과 서로 다른 폴리머가 서로 다른 마모율을 나타내는 것으로 나타났습니다. 비닐/에스테르에 유리 및 탄소섬유가 포함된 것을 분석했습니다. 강화 비닐/에스테르 조합은 유리 및/또는 탄소 직물 강화 비닐/에스테르 복합체보다 마모율이 낮았습니다13. 14에 의해 보고된 바와 같이 적용된 하중은 가장 중요한 공정 매개변수로 밝혀졌습니다. 성능 UHMWPE를 필러로 강화한 경우 마모율 감소가 관찰되었습니다. 15에 따르면 빈랑나무로 채워진 에폭시 복합재료의 속도가 증가하고 입자 크기가 감소함에 따라 질량 손실과 μ가 증가하는 것으로 나타났습니다.

복합재료의 마찰학적 거동과 관련된 다중 반응을 연구하기 위해 데이터 개발, 분석 계층 구조 및 회색 관계 분석(GRA)을 포함한 여러 의사 결정 방법이 문헌16에서 제안되었습니다. 이들 모델 중 Deng이 1989년에 제안한 GRA는 특히 정보의 성격이 확실하지 않거나 완전하지 않은 경우 널리 사용되는 방법론입니다17. Dharmalingam, Subramanian 및 Kok는 회색 관계 분석(GRA)을 Taguchi와 결합하여 알루미늄 하이브리드 금속 복합재의 마모 마찰 특성을 최적화했습니다. 분산 분석(ANOVA)은 입자 크기가 마모율에 가장 큰 영향을 미치는 매개변수이고 하중이 마찰 계수에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다18. Sylajakumar et al.19는 Taguchi-GRA 방법을 사용하여 하중, 속도 및 거리가 Co-long 복합재료의 마찰계수 및 마모율에 미치는 영향을 연구했습니다. ANOVA는 속도가 공연속 복합재의 마모 특성에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. Savaran과 Thanigaivelan20은 주성분 분석(PCA) 결합 GRA를 사용하여 딤플 형상과 레이저 매개변수를 최적화했습니다. ANOVA는 평균 파워가 성능 측정에 가장 큰 기여를 하는 반면 깊이는 덜 기여한다는 것을 보여주었습니다. HDPE-TiO2 나노복합체 Pervez et al.21의 사출 성형 매개변수를 최적화하기 위해 통합된 Taguchi OA 및 GRA 방법이 적용되었습니다. 연구를 통해 최적의 매개변수는 TiO2 함량 5%, 배럴 온도 225°C, 체류 시간 30분, 유지 시간 20초라는 사실이 확립되었습니다. Adediranet al. Taguchi 모델을 사용하여 하이브리드 프로필렌 강화 바이오 복합재의 기계적 특성을 최적화했습니다. 4% PSS와 10% 케나프 섬유의 콜라주가 하이브리드 바이오 복합재료를 위한 최적의 조합을 생성하는 것으로 밝혀졌습니다. 이 외에도 회색 관계 등급과 혼합된 Taguchi 방법은 와이어 방전 방전 가공23, 선삭 공정24 및 밀링 매개변수25의 다중 응답 최적화에도 사용되었습니다.