[article]
| Titre : |
Processing and wear analysis of blast furnace slag filled polypropylene composites using Taguchi model and ANN |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
P. K. Padhi, Auteur ; A. Satapathy, Auteur |
| Année de publication : |
2014 |
| Article en page(s) : |
p. 233-244 |
| Note générale : |
Bibliogr. |
| Langues : |
Anglais (eng) |
| Catégories : |
Charges (matériaux)
Composites à fibres courtes
Composites à fibres de verre
Composites à fibres de verre -- Détérioration
Composites à fibres de verre -- Moulage par injection
Essais de résilience
Laitiers (métallurgie)En sidérurgie, le laitier est un coproduit de la métallurgie contenant des oxydes métalliques, essentiellement des silicates, des aluminates et de la chaux, qui sont formés en cours de fusion ou d'élaboration de métaux par voie liquide.
Il est issu de la fabrication de la fonte au haut fourneau, où il correspond à la gangue stérile du minerai de fer, isolée de la fonte liquide dont il se sépare par différence de densité.
La quantité de laitier produite correspond directement à la richesse du minerai de fer utilisé.
De composition chimique très stable, est souvent valorisé dans la fabrication de ciment (BFS-OPC) et dans les travaux publics (ballast, enrobé bitumé,...).
Plan d'expérience
Polypropylène
Réseaux neuronaux (informatique)
Taguchi, Méthodes de (Contrôle de qualité)
Usure (mécanique)
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| Index. décimale : |
668.9 Polymères |
| Résumé : |
This paper analyses and reports on processing and solid particle erosion wear response of a new class of hybrid composites prepared by reinforcement of short glass fibers (SGF) in blast furnace slag (BFS) filled polypropylene (PP) matrix. In this investigation, composites with different BFS content (0, 10, 20 and 30?wt%) in a polypropylene matrix base, with and without 20?wt% SGF reinforcement, are prepared by injection molding route. To study the erosion wear response of these BFS filled composites, a plan of experiments based on the Taguchi technique is followed to acquire the wear data in a controlled way. This systematic experimentation has led to identification of significant process parameters and material variables that predominantly influence the erosion rate and also enables us to determine optimal parameter settings that lead to minimization of the erosion rate. An artificial neural network (ANN) approach is also implemented to predict the wear rate of the composites. The morphology of eroded surfaces is then examined by scanning electron microscopy (SEM) and possible erosion mechanisms are discussed. This study reveals that addition of blast furnace slag improves the erosion resistance of glass-polypropylene composites significantly and thus makes them suitable for tribological applications. |
| Note de contenu : |
- EXPERIMENTAL DETAILS : Composite fabrication - Erosion test - Taguchi experimental design - Prediction based on neural computation
- RESULTS AND DISCUSSION : Erosion test results - Predictive equation for determination of erosion rate - Wear analysis and prediction using neural computation - Steady state erosion - Morphology of the worn surface |
| DOI : |
10.3139/217.2841 |
| En ligne : |
https://drive.google.com/file/d/18CfE8_JQqHPhBYx6jPlGnD_PMkTTNjur/view?usp=drive [...] |
| Format de la ressource électronique : |
Pdf |
| Permalink : |
https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=21318 |
in INTERNATIONAL POLYMER PROCESSING > Vol. XXIX, N° 2 (05/2014) . - p. 233-244
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Processing and wear analysis of blast furnace slag filled polypropylene composites using Taguchi model and ANN in INTERNATIONAL POLYMER PROCESSING, Vol. XXIX, N° 2 (05/2014)
