Resumen

En este estudio se investigó el comportamiento al desgaste abrasivo de los polioximetilenos (POM) en diversas condiciones de ensayo. Se utilizó un diseño compuesto central (DCC) para describir la respuesta y estimar los parámetros del modelo. Se adoptó la metodología de superficie de respuesta (RSM) para obtener un modelo empírico de pérdida por desgaste en función de la carga aplicada y la distancia de deslizamiento. Asimismo, se desarrolló un modelo de red neuronal (NN) para la predicción y comprobación de los resultados. Por último, se realizó una comparación entre los resultados obtenidos mediante RSM y NN.

INTRODUCCIÓN

El desgaste abrasivo se define como el desgaste debido a partículas duras o protuberancias duras forzadas contra una superficie sólida y en movimiento a lo largo de la misma. Esta definición engloba varios mecanismos diferentes por los que se produce la eliminación de material. Los cinco tipos de desgaste son abrasivo, adhesivo, erosión, fatiga y fretting. El desgaste abrasivo de los materiales poliméricos es objeto de interés y de numerosas publicaciones. Sahin [1] llevó a cabo experimentos para analizar la influencia de la carga aplicada, el tamaño del grano abrasivo y la distancia de deslizamiento en la pérdida de peso de la matriz metálica y su compuesto utilizando el método Taguchi. Sahin y Ozdin [2] investigaron el comportamiento de desgaste abrasivo de materiales compuestos a base de aluminio utilizando perno sobre disco tipo de máquina y desarrollado en términos de la carga aplicada, distancia de deslizamiento y tamaño de partícula utilizando el diseño factorial. Sahin [3] estudió el comportamiento al desgaste de una aleación de aluminio y sus materiales compuestos reforzados con partículas de SiC utilizando análisis estadístico y lo expresó en términos de carga aplicada, distancia de deslizamiento y tamaño de partícula utilizando un enfoque de diseño factorial lineal.

Franklin [4] se centró en el comportamiento frente al desgaste de varios materiales basados en polímeros de ingeniería en condiciones de deslizamiento alternativo en seco para estimar el desgaste.

Lin y Chou [5] utilizaron el método de superficie de respuesta para expresar el parámetro de la tasa de desgaste y el recíproco de la temperatura de contacto en función de la velocidad de deslizamiento y la carga aplicada. La solución predicha por los polinomios se comparó con los resultados experimentales. Farias et al. [6] estudiaron el desgaste por deslizamiento de aceros inoxidables austeníticos. Adoptaron para obtener un modelo empírico de la tasa de desgaste en función de la carga aplicada y la velocidad de deslizamiento utilizando RSM.

• Materias:Desgaste abrasivo Modelo de predicción Red neuronal artificial
• Subjects:Abrasive wear Prediction modeling Artificial Neural Network
• Palabras claves:Desgaste abrasivo; Polioximetileno; Red neuronal; Metodología de superficie de respuesta
• Keywords:Abrasive wear; Poly oxy methylene; Neural network; Responce surface methodology