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Polymer gear contact fatigue reliability evaluation with small data set based on machine learning

저자

Liu G.,Wei P.,Chen K.,Liu H.,Lu Z.

학술지명

Journal of Computational Design and Engineering

출판/발행연도

2022

주제

요약

본 연구는 소규모 데이터 환경에서 폴리머 기어의 접촉 피로 신뢰성을 평가하기 위해 머신러닝 기반의 새로운 모델을 개발했습니다. 폴리옥시메틸렌(POM) 기어의 내구성 시험을 통해 얻은 데이터를 활용하여, 기존의 대규모 데이터 방식 대비 18.8% 적은 시험체수로 2.0%의 상대 오차로 신뢰성-응력-수명 곡선을 예측했습니다. 윤활 방식 비교 결과, 그리스 윤활 대비 오일 윤활 시 접촉 피로 강도가 10.4% 향상됨을 확인했습니다.

학술지 영향력

[Journal of Computational Design and Engineering]

CiteScore: 10.3

ES: 0.00227

JCI: 1.46

JCR: 6.1

KCI: 1.14

SJR: 0.976

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