O objetivo do trabalho atual é investigar as propriedades tribológicas do compósito de poliuretano (PU) reforçado com nanodiamante (ND) e examinar o impacto da irradiação UV nessas propriedades. Os experimentos foram otimizados usando o design de Taguchi e ANOVA, enquanto técnicas de aprendizado de máquina (ML) foram aplicadas para prever o desempenho tribológico. O estudo utiliza o design de experimentos de Taguchi (DOE) com uma matriz ortogonal L27 para avaliar os efeitos da distância de deslizamento (500–1500 m), velocidade de deslizamento (100–300 rpm), carga (10–30 N), composição (PU puro, 0,2% em peso ND, 0,5% em peso ND) e tempo de irradiação UV (0, 200, 400 h) na taxa de desgaste e coeficiente de atrito (COF). Os resultados mostram que a incorporação de 0,5% em peso ND melhora significativamente o desempenho do PU, reduzindo a taxa de desgaste para 0,018 × 10⁻³ g/m e alcançando um COF de 0,253 sob condições ótimas de carga de 30 N, 0 h de irradiação UV e 300 rpm. A ANOVA revela que a composição e o tempo de irradiação UV são os fatores mais influentes, contribuindo com 52,52% e 35,46% para a taxa de desgaste, e 22,18% e 50,57% para o COF, respectivamente. Modelos de aprendizado de máquina, incluindo Regressão de Vetores de Suporte (SVR), regressão linear e XGBoost, foram usados para previsão de desempenho, com XGBoost fornecendo a maior precisão (R²/MSE = 0,99/0,000003 para taxa de desgaste, 0,98/0,00023 para COF). As descobertas destacam o potencial para o desenvolvimento de nanocompósitos de poliuretano aprimorados com maior resistência ao desgaste para aplicações em indústrias como automotiva e aeroespacial, sob diferentes condições tribológicas e ambientais.
Prasad et al. (Qui,) estudaram esta questão.