Statistische Modellierung von Si

Jul 25, 2023

Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 5416 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Die Verschleißeigenschaften von Al-Mg-Si-Legierungsmatrix-Hybridverbundwerkstoffen aus feuerfesten Verbindungen auf Si-Basis (SBRC), die aus Bambusblattasche (BLA) als komplementäre Verstärkung mit Aluminiumoxid gewonnen werden, wurden untersucht. Die experimentellen Ergebnisse deuten darauf hin, dass bei höherer Gleitgeschwindigkeit ein optimaler Verschleißverlust erzielt wurde. Die Verschleißrate der Verbundwerkstoffe nahm mit zunehmendem BLA-Gewicht zu. %, wobei die Verbundwerkstoffe mit 4 % SBRC aus BLA + 6 % Aluminiumoxid (B4) den geringsten Verschleißverlust für die verschiedenen berücksichtigten Gleitgeschwindigkeiten und Verschleißbelastungen aufweisen. Mit steigendem BLA-Gewichtsanteil war der Verschleißmechanismus der Verbundwerkstoffe hauptsächlich abrasiver Verschleiß. Numerische Optimierungsergebnisse unter Verwendung des Central Composite Design (CCD) zeigen, dass bei einer Verschleißlast von 587,014 N, einer Gleitgeschwindigkeit von 310,053 U/min und dem Niveau der Zusammensetzung des B4-Hybridfüllstoffs minimale Reaktionen bei der Verschleißrate (0,572 mm2/min) und der spezifischen Verschleißrate (0,212) auftreten cm2/g.cm3) und ein Verschleißverlust (0,120 g) würden für den entwickelten Hybridverbundwerkstoff auf AA6063-Basis erhalten. Störungsdiagramme zeigen, dass die Gleitgeschwindigkeit einen größeren Einfluss auf den Verschleißverlust hat, während die Verschleißbelastung einen erheblichen Einfluss auf die Verschleißrate und die spezifische Verschleißrate hat.

Hersteller sind ständig auf der Suche nach Materialien mit einem guten Festigkeits-Gewicht-Verhältnis für Automobil- und Luft- und Raumfahrtanwendungen. Zu diesem Zweck sind Verbundwerkstoffe, insbesondere Aluminium-Metallmatrix-Verbundwerkstoffe (AMMCs), die mit synthetischen Materialien wie SiC, Al2O3 usw. verstärkt sind, sehr gefragt1. Hybridverbundstoffe wurden von Forschern häufig verwendet, um eine verbesserte Verschleißfestigkeit zu erreichen, wenn bei der Konstruktion von AMMCs2 eine Partikelverstärkung aus Al2O3 verwendet wurde. In ihrer Arbeit berichteten die Autoren3, dass der Gewichtsprozentsatz (Gew. %) der Verstärkung der wichtigste Faktor ist, der die Verschleißrate der von ihnen entwickelten Verbundwerkstoffe beeinflusst. Sie stellten fest, dass Last und Gleitgeschwindigkeit gleichzeitig in der Rangfolge von Bedeutung folgten. Die Ergebnisse von4 kamen zu dem Schluss, dass die entwickelten Hybridverbundwerkstoffe im Vergleich zur Basislegierung bzw. zum monolithischen Verbundwerkstoff eine hervorragende Verschleißfestigkeit aufweisen. Die aus dem orthogonalen Array unter Verwendung von Taguchi erhaltenen statistischen Ergebnisse für Gleitgeschwindigkeit, aufgebrachte Last, Gleitweg und Verschleißrate untermauern die Ergebnisse zusätzlich.

In früheren Studien wurden Reishülsen (RHs) erfolgreich bei der Herstellung von feuerfesten Verbindungen auf Si-Basis (SBRC)5 eingesetzt. Es wurde berichtet, dass diese feuerfesten Verbindungen SiC-Polytypen enthalten, die als Verstärkungsmaterialien beim Design von AMMCs dienen können6. Es wurde über eine Untersuchung zum Vergleich des Verschleiß- und Reibungsverhaltens einer Aluminiummatrixlegierung (Al 7075) und eines Aluminium-Metallmatrix-Verbundwerkstoffs auf Siliziumkarbidbasis unter trockenen Bedingungen bei unterschiedlichen Gleitwegen berichtet7. Sie zeigten anhand ihrer Ergebnisse, dass die Verschleißrate von mit SiC verstärkten AMMCs etwa 25–45 % betrug. Andererseits wurde eine Verbesserung der Verschleißfestigkeit um etwa 14 % beobachtet, wenn SiC als Verstärkung im AMMC-Design im Vergleich zu monolithischen Legierungen verwendet wurde8.

In dieser Studie versuchen wir, das von BLA abgeleitete SBRC als komplementäre Verstärkung mit Aluminiumoxid unter Verwendung des Central Composite Design (CCD) zu verwenden, um die experimentellen Ergebnisse statistisch zu analysieren, zu modellieren und zu optimieren. Die Ergebnisse dieser Studie würden zur bestehenden Datenbasis zur Optimierung ausgewählter Verschleißparameter von feuerfesten Verbindungen auf Si-Basis beitragen, die aus Bambusblättern und einer mit Aluminiumoxid verstärkten Aluminiumlegierung 6063 (AA6063) hergestellt werden.

AA 6063 (Al–Mg-Si) ist das für diese Studie verwendete Basismaterial, das von einem lokalen Lieferanten als Barren geliefert wurde. Die Elementzusammensetzung wurde mit einem Funkenspektrometer ermittelt und das Ergebnis ist in Tabelle 1 dargestellt. Die in dieser Studie verwendeten Verstärkungsmaterialien sind Aluminiumoxid mit einer Partikelgröße von 30 µm und aus Bambusblättern gewonnene feuerfeste Verbindungen auf Si-Basis (SBRC). Partikelgröße < 60 µm. Magnesium wurde verwendet, um die Benetzbarkeit zwischen dem Grundmaterial und den Verstärkungen zu verbessern. Einzelheiten zum Syntheseweg für die Entwicklung des SBRC wurden bereits von5 berichtet.

Zur Herstellung der Verbundwerkstoffe wurde ein doppelter Rührguss gemäß dem Protokoll von9 verwendet. Vor dem Gießen wurden Ladungsberechnungen durchgeführt, um die Masse an Aluminiumoxid und SBRC aus Bambusblattasche (BLA) zu bestimmen, die zur Herstellung einer 10 Gew.-%igen Verstärkung erforderlich ist. Tabelle 2 zeigt das Mischungsverhältnis der Verstärkungen und deren Bezeichnung.

Die SBRC aus BLA- und Aluminiumoxidpartikeln (Al2O3) wurden in einem Temperaturbereich von 200–300 °C vorgewärmt, um die Feuchtigkeit zu entfernen und die Benetzbarkeit mit der Basislegierungsschmelze zu verbessern. Die Barren aus Aluminium 6063 wurden in einen Tiegelofen mit einer Temperatur von 760 ± 30 °C eingeführt und die Schmelze konnte im Ofen bei etwa 600 ± 20 °C in einem halbfesten Zustand abkühlen. Zur Regelung der Ofentemperatur wurde ein Temperaturfühler eingesetzt. Bei der zuvor angegebenen Temperatur wurde vorgewärmtes SBRC aus BLA, Al2O3 und 0,15 Gew.-% verwendet. % Magnesiumpulver wurden hinzugefügt und 10–15 Minuten lang manuell gerührt. Die Verbundaufschlämmung wurde dann auf 790 ± 30 °C überhitzt und ein zweites Rühren erfolgte mit einem mechanischen Rührer. Der Rührprozess wurde mit einem motorisierten Rührer mit 350 U/min für 15 Minuten durchgeführt, um die Verteilung der Partikel in der geschmolzenen Al-Mg-Si-Legierung zu unterstützen. Die verflüssigten Verbundwerkstoffe wurden dann in fertige Sandformen mit eingesetzten Kühlkörpern gegossen, wie in 9,10 beschrieben.

Der Verschleißtest der Verbundwerkstoffe wurde mit einer Taber-Abrieb-Verschleißtestmaschine (TSE-A016) gemäß der Norm ASTM G195-1811 durchgeführt. Für den Verschleißtest mussten scheibenförmig angeordnete Proben mit einem Durchmesser von 200 mm und einer Dicke von 5 mm auf der Drehtellerplattform der Verschleißmaschine montiert werden. Die Proben wurden mit konstantem Druck durch zwei auf die Probenoberfläche abgesenkte Schleifscheiben geschleudert. Der Drehteller dreht sich mit den Proben, die die Schleifscheiben in Kontakt mit seiner Oberfläche antreiben. Die Reibwirkung zwischen der Probe und der Schleifscheibe erzeugt bei fortgesetzter Drehbewegung lose Verbundabriebpartikel. Der Test wurde 15 Minuten lang pilotiert und die Gewichte der Proben wurden vor und nach den Tests aufgezeichnet. Der Taber Wear Index wurde anschließend anhand der Beziehung12 bewertet

wobei das Anfangs- und Endgewicht in Gramm und die Dauer des Testzyklus in Minuten angegeben sind.

Der experimentelle Entwurf der Design Expert Software-Dateiversion 11.1.2.0 vom Typ Central Composite Design (CCD) der Response Surface Methodology (RSM) wurde zur statistischen Analyse, Modellierung und Optimierung der experimentellen Ergebnisse verwendet. Bei der Analyse wurde ein reduziertes kubisches Designmodell angewendet. Die berücksichtigten Verschleißprozessparameter (Geschwindigkeit und Last) wurden als unabhängige Variablen (numerische Faktoren A und B) und die Gewichtsverhältnisse des Hybridfüllstoffs (Gew.-%) als kategorischer Faktor (C) mit fünf Ebenen (C1, B2, B3, B4 & C2). Als Antwortvariablen (Antworten 1 bis 3) wurden die Verschleißrate (mm2/min), die spezifische Verschleißrate (cm2/g.cm3) und der Massenverlust (g) festgelegt. Es wurden fünfundvierzig (45) Versuchsläufe durchgeführt, um die Reaktionen der abhängigen Variablen/Verbundverschleißeigenschaften zu erhalten. Die statistische Signifikanz der experimentellen Ergebnisse wurde mithilfe von ANOVA bewertet. Zur Analyse der entwickelten statistischen Modelle wurden Diagnosediagramme und Modelldiagramme verwendet. Die numerische Optimierungslösung zeigt das optimale Niveau der Verbund- und Verschleißparameter/-faktoren, das zu einer minimalen Verschleißrate führt.

Bei der Sammlung von Pflanzenmaterial sind die relevanten institutionellen, nationalen und internationalen Richtlinien und Gesetze einzuhalten.

Repräsentative Diagramme, die die Schwankungen des Verschleißverlusts für die verschiedenen in dieser Studie verwendeten Geschwindigkeiten zeigen, sind in den Abbildungen dargestellt. 1, 2 und 3 bzw. Es ist aus den Abbildungen ersichtlich. Aus den Abbildungen 1 und 2 geht hervor, dass bei höherer Geschwindigkeit ein optimaler Verschleißverlust zu verzeichnen war. Es wurde beobachtet, dass die Materialabtragsrate mit zunehmender Geschwindigkeit hoch war und somit der Verschleißverlust zunahm. Probe B4 wies den geringsten Verschleißverlust bei den verschiedenen verwendeten Geschwindigkeiten auf. Je geringer die Materialabtragsrate war, desto geringer war die Widerstandsfähigkeit des Verbundwerkstoffs gegenüber Mikroschnitten aufgrund der Verstärkungsgeschichte. In Abb. 3 ist außerdem zu erkennen, dass es im Vergleich zum Trend in Abb. 3 einen Übergangsbereich von leichter zu starker Abnutzung gibt. 1 bzw. 2 (geringere Lasten). Darüber hinaus verschiebt sich der Übergang von leichtem zu starkem Verschleiß zu einem höheren Verschleißverlust bei konstanter Belastung von 750 N und unterschiedlichen Drehzahlen. Der Gleitverschleiß lässt sich in drei Kategorien einteilen: ultraleichter, leichter und starker Verschleiß. Da die Belastung mit zunehmender Gleitgeschwindigkeit zunimmt, ist häufig ein Anstieg der Verschleißraten/-verluste zu beobachten. In den meisten Fällen ist die Rate/der Verlust bei starkem Verschleiß etwa drei Größenordnungen höher als bei leichtem Verschleiß. Aus Abb. 3 lässt sich erkennen, dass der Verschleißverlust von einer Gleitgeschwindigkeit von 250 U/min auf 750 U/min um etwa drei weitere Größenordnungen zunahm. Es ist auch zu beachten, dass bei höherer Belastung die Schwankung des Verschleißverlusts im Bereich von 30–75 % lag. Die Reduzierung des Verschleißverlustes ist auf die Oxidphasen in den Verstärkungsmaterialien zurückzuführen. Diese Beobachtung wurde durch die Erkenntnisse von Idusuyi & Olayinka13 bestätigt.

Verschleißverlust bei einer Belastung von 250 N und unterschiedlicher Geschwindigkeit für die Verbundwerkstoffe.

Verschleißverlust bei einer Belastung von 500 N und unterschiedlicher Geschwindigkeit für die Verbundwerkstoffe.

Verschleißverlust bei einer Belastung von 750 N und unterschiedlicher Geschwindigkeit für die Verbundwerkstoffe.

Die Schwankungen in der Verschleißrate der Verbundwerkstoffe sind in den Abbildungen dargestellt. 4, 5 und 6 jeweils für unterschiedliche Geschwindigkeiten. Aus diesem Ergebnis ist ersichtlich, dass die Verstärkungsmaterialien dazu neigen, die plastische Verformung einzuschränken und somit eine Schicht in den entwickelten Verbundwerkstoffen zu bilden. Bei geringerer Belastung schien sich der gebildete Oxidfilm im Entstehungsstadium zu befinden, was die Bildung der Verschleißrate beschleunigt. Ein ähnlicher Trend wurde aus der Arbeit von Radhika et al.14 berichtet. Mit zunehmender Belastung werden jedoch mehr Partikel aus der Bewehrung herausgezogen, was zu einer plastischen Verformung führt. Frühere Studien von Uthayakumar et al.15 berichteten, dass aus der Verstärkung herausgezogene Partikel einen dritten Körperabriebzustand verursachen könnten.

Verschleißrate von Verbundwerkstoffen bei einer Belastung von 250 N und unterschiedlicher Geschwindigkeit.

Verschleißrate von Verbundwerkstoffen bei einer Belastung von 500 N und unterschiedlicher Geschwindigkeit.

Verschleißrate von Verbundwerkstoffen bei einer Belastung von 750 N und unterschiedlicher Geschwindigkeit.

Die spezifische Verschleißrate der Verbundwerkstoffe bei verschiedenen Lastanwendungen und Geschwindigkeiten ist in den Abbildungen dargestellt. 7, 8 und 9. Die spezifische Verschleißrate (cm2/g.cm3) ist ein Maß für die Gesamtfläche oder Menge an Materialien, die durch eine Newton-Last/Kraft16 von der Oberfläche des Hybridverbundwerkstoffs abgeschnitten werden. Aus Abb. 9 ist ersichtlich, dass die niedrigste spezifische Verschleißrate von 3,587 × 10–9 cm2/g.cm3 mit dem B4-Hybridverbundwerkstoff bei einer maximalen Verschleißlast von 750 N und einer Gleitgeschwindigkeit von 500 U/min erzielt wurde. Die erhöhte spezifische Verschleißrate, die beim C2-Verbundwerkstoff mit einem Einzelverstärkungsgehalt von 10 Gew.-% SBRC-BLA beobachtet wurde, könnte auf ein katastrophales Pflügen und Ablösen der freigelegten Verstärkungspartikel von der obersten Oberfläche des Verbundwerkstoffs zurückzuführen sein, sobald diese in Kontakt kommen die progressiv gleitende Schleifscheibe16.

Spezifische Verschleißrate von Verbundwerkstoffen bei einer Belastung von 250 N und unterschiedlicher Geschwindigkeit.

Spezifische Verschleißrate von Verbundwerkstoffen bei einer Belastung von 500 N und unterschiedlicher Geschwindigkeit.

Spezifische Verschleißrate von Verbundwerkstoffen bei einer Belastung von 750 N und unterschiedlicher Geschwindigkeit.

Die Entwurfszusammenfassung mit den Build-Informationen für die Faktor- und Antwortvariablen ist in den Tabellen 3 bzw. 4 dargestellt.

Die Gültigkeit der entwickelten Vorhersagemodelle wird statistisch mithilfe der Varianzanalysetechnik (ANOVA) überprüft. ANOVA ist nützlich, um die statistische Angemessenheit, Signifikanz und praktische Nützlichkeit der verschiedenen Faktoren und Antwortvariablen festzustellen. ANOVA ermittelt auch die Auswirkungen der experimentellen Verschleißparameter und Füllstoffgehalte auf die Verschleißleistung der untersuchten Verbundwerkstoffe. Der Zusammenhang zwischen den Faktoren und den abhängigen Reaktionsvariablen (Verschleißeigenschaften) bei der Verbesserung der Eigenschaften der entwickelten Metallmatrix-Verbundwerkstoffe wurde festgestellt. Die Ergebnisse der ANOVA und eine Zusammenfassung der Anpassungsstatistiken sind in den Tabellen 5, 6 und 7 dargestellt. Aus den Tabellen lässt sich erkennen, dass es auf der Grundlage eines Konfidenzniveaus von 95 % einen signifikanten Effekt zwischen den Faktoren und Antwortvariablen gibt. Die für alle Antwortvariablen für jeden Faktor erhaltenen P-Werte (Wahrscheinlichkeitswerte) lagen unter 0,0500, was ein Hinweis darauf ist, dass die entwickelten Modellterme signifikant sind. Werte über 0,1000 weisen auf Modellterme hin, die nicht signifikant sind. Die für alle Antwortvariablen dargestellten F-Werte sind ebenfalls signifikant und ein gutes Zeichen dafür, dass die Eingabeparameter einen positiven Einfluss auf die Antworten haben17,18. Die Fitness des entworfenen Modells in Bezug auf seine Antwortausgabe wird durch angepasstes R2, vorhergesagtes R2 und Adeq-Präzision dargestellt. Um die Genauigkeit eines Entwurfsmodells zu erreichen, muss die Differenz zwischen dem angepassten R2 und dem vorhergesagten R2-Wert weniger als 0,219,20 betragen. Daher konnte festgestellt werden, dass eine angemessene Übereinstimmung in den in dieser Arbeit analysierten Antworten bestand. Für alle Antwortausgaben wird ein angemessenes Signal-Rausch-Verhältnis erhalten. Laut statistischer Regel sollte ein wünschenswertes Adeq-Präzisionsverhältnis größer als 4 sein, damit ein angemessenes Signal erhalten wird19,21,22. Daher wird davon ausgegangen, dass das Verhältnis der analysierten Antwortvariablen größer als 4 ist, was eindeutig darauf hindeutet, dass die entwickelten Modelle für die Navigation im Designraum geeignet sind.

Die Design-Expert-Software stellt verschiedene Diagramme zur Verfügung, die bei der Interpretation des ausgewählten Anpassungsmodells helfen. Zur Analyse und Interpretation der Anpassungsmodelle wurden Diagnosediagramme und Modelldiagramme verwendet. Normale Wahrscheinlichkeitsdiagramme (Abb. 10A-C) zeigen den linearen Effekt der Änderung des Niveaus eines Faktors. Die Normalwahrscheinlichkeitsdiagramme sollen anzeigen, ob die Residuen einer Normalverteilung folgen, also der geraden Linie folgen. Allerdings ist auch bei normalen Daten mit einer gewissen Streuung zu rechnen. Eindeutige Muster wie eine „S-förmige“ Kurve sind ein klarer Hinweis darauf, dass eine Transformation der Antwort eine bessere Analyse ermöglichen kann. In diesem Fall weisen alle Antworten eine lineare Verteilung auf. Die vorhergesagten versus tatsächlichen Modelldiagramme der Abb. 11A–C zeigen die tatsächlich beobachteten Antwortwerte im Vergleich zu den vorhergesagten Antwortwerten und erkennen Beobachtungen, die vom Modell nicht einfach vorhergesagt werden können. Es konnte beobachtet werden, dass die Datenpunkte gleichmäßig durch die 45-Grad-Linie aufgeteilt sind, was darauf hindeutet, dass die Designmodelle ausreichen, um die Antworten vorherzusagen16,23. Bei Reaktionsflächenentwürfen sind die primären Modelldiagramme die 3D- und Konturdiagramme. Das Konturdiagramm ist eine zweidimensionale (2D) Darstellung einer Antwortvariablen, die gegen Kombinationen numerischer Faktoren aufgetragen wird. Es kann die Beziehung zwischen den Antworten und den numerischen Faktoren24 zeigen. Das 3D-Oberflächendiagramm ist eine Projektion des Konturdiagramms, das zusätzlich zur Farbe und Kontur auch eine Form angibt. Abbildung 12A–C sind interaktive 3D-Oberflächendiagramme, die den Grad der Interaktion zwischen den Faktoren und den Antwortvariablen auf der angegebenen kategorischen Faktorebene (B4) zeigen. Eine Interaktion liegt vor, wenn die Reaktion abhängig von den Einstellungen der beiden numerischen Faktoren (Last und Geschwindigkeit) unterschiedlich ist25. Sie werden mit zwei nicht parallelen Linien angezeigt, was darauf hinweist, dass die Wirkung eines Faktors von der Stärke des anderen abhängt. Das Störungsdiagramm in Abb. 13A–C wird verwendet, um die Auswirkungen aller Faktoren an einem bestimmten Punkt im Designraum zu vergleichen. Die Reaktion wird dargestellt, indem nur ein Faktor in seinem Bereich geändert wird, während alle anderen Faktoren konstant bleiben. Standardmäßig legt Design-Expert den Referenzpunkt auf den Mittelpunkt (codiert 0) aller Faktoren fest. Dies kann mithilfe des Faktorentools auf einen beliebigen Punkt (möglicherweise die optimalen Laufbedingungen) geändert werden. Eine steile Steigung oder Krümmung in einem Faktor zeigt, dass die Reaktion empfindlich auf diesen Faktor reagiert. Eine relativ flache Linie zeigt die Unempfindlichkeit gegenüber Änderungen dieses bestimmten Faktors18,20. Wenn es zwei oder mehr Faktoren gibt, könnte das Störungsdiagramm verwendet werden, um diejenigen Faktoren zu finden, die die Reaktion am stärksten beeinflussen. Anhand der Störungskurven (Abb. 13A–C) konnte festgestellt werden, dass die Geschwindigkeitsschwankung keinen deutlichen Einfluss auf die Verschleißrate und die spezifische Verschleißrate hat, wohl aber auf den Verschleißverlust. Die Achsen der Konturdiagramme werden auf der Grundlage dieser Einflussfaktoren ausgewählt.

Normale Wahrscheinlichkeitsdiagramme der Residuen für (A) Verschleißrate, (B) spezifische Verschleißrate und (C) Verschleißverlust.

Modelldiagramme der vorhergesagten gegenüber den tatsächlichen Entwurfswerten für (A) Verschleißrate, (B) spezifische Verschleißrate und (C) Verschleißverlust.

Interaktive 3D-Oberflächenmodelldiagramme für (A) Verschleißrate, (B) spezifische Verschleißrate und (C) Verschleißverlust im Vergleich zu den Designfaktoren.

Störungsdiagramme für (A) Verschleißrate, (B) spezifische Verschleißrate und (C) Verschleißverlust.

Numerische Optimierungskriterien werden festgelegt, um jede Kombination aus einem oder mehreren Zielen zu optimieren. Die Ziele können entweder für Faktor- oder Antwortvariablen gelten. Die möglichen Ziele, die normalerweise während der numerischen Optimierung festgelegt werden, sind: maximieren, minimieren, Ziel, innerhalb des Bereichs, keines (nur für Antworten) und auf einen genauen Wert festgelegt (nur Faktoren). Für jeden Parameter, der in die Optimierung einbezogen wird, muss ein Mindest- und ein Höchstwert (Unter- und Obergrenze) angegeben werden. Die „Wichtigkeit“ eines Ziels kann im Verhältnis zu den anderen Zielen verändert werden. Standardmäßig sind bei einer Einstellung von 3 Pluspunkten (+ + +) alle Ziele gleich wichtig. Tabelle 8 fasst die Kriterienbeschränkungen zusammen, die angewendet werden, um die optimalen Einstellungen und Lösungen für den numerischen Optimierungsprozess zu finden. Aus dem numerischen Optimierungsbericht wird eine Lösung als optimale Lösung ausgewählt, die die angegebenen Kriterien am besten erfüllt. Dies ist in den meisten Fällen die Lösung mit den höchsten Erwünschtheitswerten, was darauf hindeutet, dass es eine Insel akzeptabler Ergebnisse gibt. Die optimale Lösung wird anhand von Kontur- und Überlagerungsdiagrammen grafisch dargestellt (Abb. 14, 15). Das Overlay-Diagramm erzeugt ein einzelnes Diagramm, das den „Sweet Spot“ hervorhebt, an dem alle Antwortkriterien erfüllt werden können. Es wird auch verwendet, um die Grenzen des Scheiterns in einem Prozess aufzuzeigen17,18,20. Die Konturen werden an den durch die Kriterien angegebenen Grenzen geplottet. Die leuchtend gelbe Farbe definiert standardmäßig die akzeptablen Faktoreinstellungen, während die graue Farbe standardmäßig die inakzeptablen Faktoreinstellungen kennzeichnet. Die ausgewählten numerischen Optimierungslösungen werden übernommen und auf den Kontur- und Überlagerungsdiagrammen als Markierungen angezeigt, wenn sich das Diagramm auf dem richtigen Schnitt befindet. Die Ergebnisse der numerischen Optimierung zeigen, dass bei einer Last, Geschwindigkeit und Hybridfüllstoffzusammensetzung von 587,014 N, 310,053 U/min bzw. B4 (4 % SBRC-BL + 6 % Aluminiumoxid) optimale Reaktionen bei der Verschleißrate (0,572 mm2/min) erzielt werden. Für den entwickelten AA6063-basierten Verbundstoff würden eine spezifische Verschleißrate (0,212 cm2/g.cm3) und ein Verschleißverlust (0,120 g) ermittelt.

Konturdiagramme der numerischen Optimierungsergebnisse.

Überlagerungsdiagramm, das die numerische Optimierungslösung zeigt.

Hybridverbundwerkstoffe aus AA6063, verstärkt mit unterschiedlichen Gewichtskonzentrationen von Al2O3 und SBRC aus Bambusblattasche, wurden sukzessive durch die Doppelrührgusstechnik entwickelt. Die mit 6 % Aluminiumoxid + 4 % SBRC von BLA verstärkten Hybridverbundwerkstoffe mit der Bezeichnung B4 zeigten bei allen berücksichtigten Verschleißparametern bessere abrasive Verschleißeigenschaften. Die Anwendung eines statistischen Entwurfsmodells, das auf dem zentralen Verbundentwurfstyp RSM basiert, zur Simulation von Verschleißexperimenten ist effektiv und ermöglicht eine angemessene Vorhersage der abrasiven Verschleißreaktion der hybridverstärkten Aluminium-6063-Verbundwerkstoffe unter den betrachteten Testbedingungen (variierende Last, Geschwindigkeit und hybride Füllstoffgewichtszusammensetzungen). . Die optimal vorhergesagten und experimentellen Werte der Verschleißrate stimmen gut überein, da sowohl die besten experimentellen als auch die vorhergesagten optimalen Verschleißeigenschaften durch das B4-Gewichtsverhältnis der Hybridverstärkungen bei allen vorgegebenen Verschleißparametern (Last und Geschwindigkeit) erzielt wurden, was die bemerkenswerte Leistungsfähigkeit der Hybridverstärkungen bestätigt gewählter Entwurfsmodelltyp in Bezug auf die vorliegende Untersuchung.

Alle während dieser Studie generierten oder analysierten Daten sind in diesem veröffentlichten Artikel enthalten.

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Fakultät für Maschinenbau, Redeemer's University, PMB 230, Ede, Bundesstaat Osun, Nigeria

Olanrewaju S. Adesina & Olufemi O. Sanyaolu

Fakultät für Maschinenbau, Landmark University, PMB 1001, Omu-Aran, Bundesstaat Kwara, Nigeria

Adeolu A. Adediran

Abteilung für Metallurgietechnik, Delta State Polytechnic, Ogwashi-Ukwu, 320107, Nigeria

Francis O. Edoziuno

Abteilung für Chemie-, Werkstoff- und Metallurgietechnik, Botswana International University of Science and Technology, Palapye, Botswana

Babatunde A. Obadele

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Diese Arbeit wurde in Zusammenarbeit aller Autoren durchgeführt. OSAAAA und FE entwarfen die Studie, führten das Experiment durch, interpretierten die Ergebnisse und verfassten den ersten Entwurf des Manuskripts. OSA, OOS & BAO verwalteten die Analysen der Studie, leiteten die Literaturrecherche und die grafische Bearbeitung. Alle Autoren haben das endgültige Manuskript gelesen und genehmigt.

Korrespondenz mit Olanrewaju S. Adesina oder Adeolu A. Adediran.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Adesina, OS, Adediran, AA, Edoziuno, FO et al. Statistische Modellierung von Si-basierten feuerfesten Verbindungen aus Bambusblättern und Aluminiumoxid-verstärkten Al-Si-Mg-Legierungs-Hybridverbundwerkstoffen. Sci Rep 13, 5416 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-31364-7

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Eingegangen: 03. Juni 2022

Angenommen: 10. März 2023

Veröffentlicht: 3. April 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-31364-7

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