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

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

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

Sobre autores

A. Tokhmetova

Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Sciences

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

A. Albagachiev

Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: aygerim.tokhmetova@mail.ru
101990, Moscow, Russia

Bibliografia

  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.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2.

Baixar (47KB)
3.

Baixar (13KB)
4.

Baixar (27KB)
5.

Baixar (275KB)
6.

Baixar (74KB)
7.

Baixar (34KB)
8.

Baixar (51KB)

Declaração de direitos autorais © А. Тохметова, А.Ю. Албагачиев, 2023

Este site utiliza cookies

Ao continuar usando nosso site, você concorda com o procedimento de cookies que mantêm o site funcionando normalmente.

Informação sobre cookies