KCI등재
Tribological Properties and Friction Coefficient Prediction Model of 200μm Surfaces Micro-Textured on AISI 4140 in Soybean Crusher = 콩 분쇄기의 AISI 4140에서 200μm 미세 패턴 표면의 마찰 계수 및 마찰 계수 예측 모델
저자
최원식 ; 프라타마 판두 산디 ; 수페노 데스티아니 ; 변재영 ; 이은숙 ; 우지희 ; 양지웅 ; 키프 디마스 하리스 신 ; 크리스타 마이난다 브리기타 ; 오케추쿠 나에메카 니콜라스 ; 이강삼 ; Choi, Wonsik ; Pratama, Pandu Sandi ; Supeno, Destiani ; Byun, Jaeyoung ; Lee, Ensuk ; Woo, Jihee ; Yang, Jiung ; Keefe, Dimas Harris Sean ; Chrysta, Maynanda Brigita ; Okechukwu, Nicholas Nnaemeka ; Lee, Kangsam
발행기관
The Korean Society of Industry Convergence(The Korean Society of Industrial Application)
학술지명
한국산업융합학회 논문집(Journal of Korean Society of Industry Convergence)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
247-255(9쪽)
제공처
In this research, the effect of normal load, sliding velocity, and texture density on thefriction coefficient of surfaces micro-textured on AISI 4140 under paraffin oil lubrication were investigated. The predicted tribological behavior by numerical calculation can be serves as guidance for the designer during the machine development stage. Therefore, in this research friction coefficient prediction model based on response surface methodology (RSM), support vector machine (SVM), and artificial neural network (ANN) were developed. The experimental result shows that the variation of load, speed and texture density were influence the friction coefficient. The RSM, ANN and SVM model was successfully developed based on the experimental data. The ANN model can effectively predict the tribological characteristics of micro-textured AISI 4140 in paraffin oil lubrication condition compare to RSM and SVM.
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