金屬合金材料在田口技術不能判斷和指定個體因素對所有操作的影響

金屬合金材料在田口技術可用于任何情況下，有檢查操作?？蓹z查的操作可以是一個真實的設備測試，數(shù)學方程，或計算機模式，可以充分模式的許多產量或操作的答復。金屬合金材料實驗完成后，應指定DOE中最合適的參數(shù)配置。為了檢查結果，在田口技術中，信噪比(S/N ratio)是一種性能計算，用于選擇可以處理噪聲并考慮平均和可變性的檢查水平，作為性能標準。作為最后一步，金屬合金材料使用對檢查變量的最佳預測水平進行實驗驗證。我們可以說田口方法是一種強大的工具，可以同時提供質量和成本的改進。

金屬合金材料在田口技術不能判斷和指定個體因素對所有操作的影響，而個體因素的重要程度和貢獻可以通過方差分析很好地確定。方差分析是一種統(tǒng)計工具，用來指明兩個或多個數(shù)據(jù)組之間的差異或相似度。方差分析正式幫助找到所有主要變量的意義，通過比較均方與測試錯誤的計算在一個特定的置信類。實驗的目的是找到盡可能減少質量偏差的方法。這可以通過識別那些在性能特征中起重要作用的參數(shù)來達到。

金屬合金材料從理論上研究了溫度、時間以及鎂和銅的加入對Al/TiC潤濕行為的影響。訓練集和測試集的R值分別為0.911和0.903。公式是顯式的。該模型與試驗結果吻合較好，可用于研究Al/TiC材料的潤濕行為。靈敏度分析顯示輸入?yún)?shù)對輸出的貢獻如圖5所示。金屬合金材料在輸入?yún)?shù)中，時間和溫度對TiC體系潤濕性有較強的影響。攪拌摩擦工藝(FSP)參數(shù)和增強材料對6061-T6基復合材料磨損性能的影響。

金屬合金材料采用不同的神經(jīng)元數(shù)來確定系統(tǒng)的最優(yōu)結構。系統(tǒng)參數(shù)影響學習速率，進而影響預測速率。通過MSE、MAE和R值得到17個神經(jīng)元。訓練集和測試集的R2值分別為0.998和0.995，都比較高。所研究的AMCs的靈敏度分析如圖6所示。加載載荷的變化會影響復合材料的磨損體積損失。外加載荷增加了復合材料的磨損。