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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Eman Ebrahim Nassar (Higher Technological Institute) Amal Ebrahim Nassar (Higher Technological Institute)
저널정보
한국고분자학회 폴리머 폴리머 제45권 제5호
발행연도
2021.9
수록면
655 - 663 (9page)
DOI
10.7317/pk.2021.45.5.655

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Wear resistance studies for the multilayer laminate nanocomposite experimentally need a lot of time and money to investigate the effects of different parameters over it. Furthermore, the impact of these parameters on the surface occurs within a microsecond making the investigation very difficult. Statistical methods such as response surface methodology can be an effective technique in this matter. In the current work, the response surface methodology and the artificial neural network were used to design and analyze the weight loss at different temperatures, sliding speeds, applied loads, and weight percentages of graphene nanoplatelet (GNP) for multilayers laminate composite consists of polyurethane resin and anhydride hardener reinforced with 30 volume fraction of random fiber-glass. It was found that increasing GNP content could effectively increase friction coefficient and reduce the wear rate of multilayer laminate nanocomposite. The predicted values from artificial neural networks and experimental methods are found very close to each other.

목차

Abstract
Introduction
Experimental
Results and Discussion
Conclusions
References

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