Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Predictions of friction coefficient in hydrodynamic journal bearing using artificial neural networks
ID
Milčić, Dragan
(
Avtor
),
ID
Alsammarraie, Amir
(
Avtor
),
ID
Madić, Miloš
(
Avtor
),
ID
Krstić, Vladislav
(
Avtor
),
ID
Milčić, Miodrag
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(1,76 MB)
MD5: 0C44B1E21FDFE411E337837434812014
URL - Izvorni URL, za dostop obiščite
https://www.sv-jme.eu/sl/article/predictions-of-friction-coefficient-in-hydrodynamic-journal-bearing-using-artificial-neural-networks/
Galerija slik
Izvleček
This paper explores the influence of the frequency of shaft sleeve rotation and radial load on a journal bearing made of tin-babbitt alloy (Tegotenax V840) under hydrodynamic lubrication conditions. An experimental test of the frictional behaviour of a radial plain bearing was performed on an originally developed device for testing rotating elements: radial and plain bearings. Using the back-propagation neural network, based on experimental data, artificial neural network models were developed to predict the dependence of the friction coefficient and bearing temperature in relation to the radial load and speed. Using experimental data of the measured friction coefficient with which the artificial neural network was trained, well-trained networks with a mean absolute percentage error on training and testing of 0.0054 % and 0.0085 %, respectively, were obtained. Thus, a well-trained neural network model can predict the friction coefficient depending on the radial load and the speed.
Jezik:
Angleški jezik
Ključne besede:
artificial neural network
,
hydrodynamic journal bearing
,
babbitt metal tin-based alloy
,
friction coefficient
Vrsta gradiva:
Članek v reviji
Tipologija:
1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:
FS - Fakulteta za strojništvo
Status publikacije:
Objavljeno
Različica publikacije:
Objavljena publikacija
Leto izida:
2021
Št. strani:
Str. 411-420
Številčenje:
Vol. 67, no. 9
PID:
20.500.12556/RUL-132473
UDK:
621.8:681.5
ISSN pri članku:
0039-2480
DOI:
10.5545/sv-jme.2021.7230
COBISS.SI-ID:
82464515
Datum objave v RUL:
27.10.2021
Število ogledov:
885
Število prenosov:
165
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Gradivo je del revije
Naslov:
Strojniški vestnik
Skrajšan naslov:
Stroj. vestn.
Založnik:
Zveza strojnih inženirjev in tehnikov Slovenije [etc.], = Association of Mechanical Engineers and Technicians of Slovenia [etc.
ISSN:
0039-2480
COBISS.SI-ID:
762116
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Naslov:
Napovedovanje količnika trenja pri hidrodinamičnem radialnem drsnem ležaju z uporabo umetnih nevronskih mrež
Ključne besede:
umetna nevronska mreža
,
hidrodinamični radialni drsni ležaj
,
količnik trenja
,
zlitina babbitt-kositer
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Nazaj