热加工工艺

作者：沈轲, 彭倚天,

关键词：石墨烯, 球磨时间, 摩擦磨损性能, 机器学习, 铜,

基于传统方法的铜/石墨烯复合材料制备工艺参数的确定耗时耗力，引入机器学习模型来替代传统方法，利用已知的工艺参数就可进行铜/石墨烯复合材料的摩擦磨损性能快速预测。首先通过改变石墨烯含量、球磨时间和实验载荷，获取了56组摩擦系数和磨损率数据；其次采用广义回归神经网络、反向传播神经网络、支持向量回归机和随机森林等方法建立铜/石墨烯复合材料的摩擦系数和磨损率预测模型；最后对模型进行性能评估。结果表明：广义回归神经网络摩擦系数预测模型的决定系数达到93%，磨损率预测模型的决定系数达到88%，与其他3种模型相比，广义回归神经网络模型拥有较高的精度，为铜/石墨烯复合材料摩擦磨损性能的预测提供了参考。

来源：2025年第21期

《热加工工艺》期刊编辑部

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