Comparative Analysis of a Numerical Method and Machine Learning Methods of Temperature Determination of a Doped Lubricating Layer with Experimental Data

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This article compares machine learning methods and a numerical method of determination of the doped lubricating layer with experimental data. Based on the sweep method, the one-dimensional Fourier heat equation with boundary and initial conditions is solved. As a result of comparing numerical and predictive data with experiments, it can be concluded that machine learning models are better at predicting results compared to numerical data

About the authors

A. Tokhmetova

Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: aygerim.tokhmetova@mail.ru
101990, Moscow, Russia

A. Yu. Albagachiev

Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: aygerim.tokhmetova@mail.ru
101990, Moscow, Russia

References

  1. Zheng Z., Guo Z., Liu W. et al. Low friction of superslippery and superlubricity // A review. Friction. 2023. V. 11. P. 1121.
  2. Meng Y., Xu J., Ma L. et al. A review of advances in tribology // In 2020–2021. Friction. 2022. V. 10. P. 1443.
  3. Буяновский И.А., Хрущов М.М., Самусенко В.Д. Алмазоподобные углеродные покрытия: трибологическое поведение при граничной смазке. Часть II. Смазка химически модифицированным слоем // Материаловедение. 2021. № 10. С. 3.
  4. Kim B.K., Hyun J.S., Kim Y.H. et al. Effect of Boundary Layer Modification and Enhanced Thermal Characteristics on Tribological Performance of Alumina Nanofluids Dispersed in Lubricant Oil // Experimental Techniques. 2022. № 47. P. 737.
  5. Duan L., Li J., Duan H. Nanomaterials for lubricating oil application // A review. Friction. 2023. V. 11. P. 647.
  6. Тохметова А.Б., Михеев А.В., Тананов М.А. Исследования трибологических свойств моторного масла с содержанием фуллеренов // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2022. № 4. С. 108.
  7. Тухтаров А.Р., Хузин А.А., Джемилев У.М. Фуллеренсодержащие смазочные материалы: достижения и перспективы (обзор) // Нефтехимия. 2020. № 1. С. 125.
  8. Strohmaier A., Waters A. Analytic properties of heat equation solutions and reachable sets // Math. Z. 2022. V. 302. P. 259.
  9. Hancock J.T., Khoshgoftaar T.M. CatBoost for big data: an interdisciplinary review // J Big Data. 2020. V. 7. P. 94.
  10. Шрам В.Г., Агафонов Е.Д., Лысянников А.В., Лысянникова Н.Н. Прогноз термоокислительных свойств смазочного масла с использованием методов машинного обучения // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2018. № 12. С. 576.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (47KB)
3.

Download (13KB)
4.

Download (27KB)
5.

Download (275KB)
6.

Download (74KB)
7.

Download (34KB)
8.

Download (51KB)

Copyright (c) 2023 А. Тохметова, А.Ю. Албагачиев

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies