人工神经网络方法在摩擦学领域的应用研究进展
本文选题:摩擦学 + 复杂问题 ; 参考:《润滑与密封》2016年11期
【摘要】:摩擦学系统具有复杂性,但传统研究方法无法精确定量求解摩擦学复杂问题。为了了解摩擦学复杂问题的解决方法,更好地开展对摩擦学复杂问题的深入研究,阐述人工神经网络方法解决磨损过程的预测、摩擦因数预测与分析和磨屑识别等摩擦学复杂问题的研究进展,并对其未来发展趋势进行展望,如建立新型神经网络模型,建立集成度高、耦合多种分析方法的平台以及创新研究对象等。
[Abstract]:The tribology system is complex, but the traditional research method can not solve the tribological complex problem accurately and quantitatively. In order to understand the solution of the tribological complex problem and develop the further research on the tribological complex problem, the artificial neural network (Ann) method is introduced to predict the wear process. The research progress of tribological complex problems such as friction coefficient prediction and analysis, debris identification and so on, and the prospect of its future development, such as the establishment of a new neural network model, the establishment of a high degree of integration, The platform of coupling various analytical methods and the research object of innovation, etc.
【作者单位】: 清华大学摩擦学国家重点实验室;清华大学机械工程系;深圳清华大学研究院生物医用材料及植入器械重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金项目(51522504) 深圳市行业公共技术服务平台资金项目(SMJKPT20140417010001) 中国博士后科学基金项目(2015M580735)
【分类号】:TP183;TH117.1
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