本文選題：摩擦學 + 復雜問題　； 參考：《潤滑與密封》2016年11期

【摘要】：摩擦學系統(tǒng)具有復雜性,但傳統(tǒng)研究方法無法精確定量求解摩擦學復雜問題。為了了解摩擦學復雜問題的解決方法,更好地開展對摩擦學復雜問題的深入研究,闡述人工神經網(wǎng)絡方法解決磨損過程的預測、摩擦因數(shù)預測與分析和磨屑識別等摩擦學復雜問題的研究進展,并對其未來發(fā)展趨勢進行展望,如建立新型神經網(wǎng)絡模型,建立集成度高、耦合多種分析方法的平臺以及創(chuàng)新研究對象等。
[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.
【作者單位】： 清華大學摩擦學國家重點實驗室;清華大學機械工程系;深圳清華大學研究院生物醫(yī)用材料及植入器械重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(51522504) 深圳市行業(yè)公共技術服務平臺資金項目(SMJKPT20140417010001) 中國博士后科學基金項目(2015M580735)
【分類號】：TP183;TH117.1

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本文編號：1847695