Использование искусственных нейронных сетей для определения износа композиционного фрикционного материала

Abstract

Спеченные фрикционные материалы широко используются в узлах трения автотракторной техники, техники специального назначения. Основная цель – передача крутящего момента на исполнительный механизм. Развитие рынка техники требует разработки и применения новых узлов. Одновременно с этим необходимо создание новых материалов, это относится и к спеченным фрикционным. Данная группа материалов характеризуется высоким ресурсом работы, эффективностью передачи крутящего момента, а также способностью восстановления работоспособности в случае нарушения режимов эксплуатации. Одним из наиболее существенных параметров, характеризующих спеченный фрикционный материал, является износостойкость. В большинстве случаев она определяет не только ресурс работы самого узла, но и всей машины в целом. Особое место занимают тормозные узлы, в которых также используются фрикционные материалы. Повышенная износостойкость фрикционного материала способствует снижению эффективности и ресурса работы тормозной системы. Оценка износостойкости фрикционного материала под заданные эксплуатационные параметры – весьма длительный и материально затратный процесс. Разработка методов и способов ускорения оценки износостойкости – важная научная и практическая задача. В статье представлены результаты использования искусственных нейронных сетей для прогнозирования ресурса работы композиционного фрикционного материала на основе меди в зависимости от скорости скольжения, давления на материал и количества подаваемой смазки в зону трения. С использованием массива экспериментальных данных для фрикционного материала ФМ-15 была обучена искусственная нейронная сеть. Результаты обучения показали высокую точность, правильность предложенной и реализованной архитектуры сети. Разработанное программное обеспечение продемонстрировало свою работоспособность и возможность применения в расчетах для определения износа композиционного фрикционного материала.