Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Artificial neural network approach to predict the lubricated friction
Año:2014
Áreas de investigación
  • Ingenieria mecanica,
  • Lubricación
Datos
Descripción
This paper analyses the applicability of artificial neural networks for predicting the lubricated friction coefficient. We will consider their use as faster and simpler alternatives to simulations based on theoretical behaviour equations. The development of several different artificial neural networks is presented. They have been trained through tribological tests on a mini-traction-machine, which furnishes the friction coefficient in point contacts. Once the training has been completed the networks are applied as tools for predicting the results in different operating conditions. Their advantages and disadvantages are analysed compared with conventional simulation tools
Internacional
Si
JCR del ISI
No
Título de la revista
LUBRICATION SCIENCE
ISSN
1557-6833
Factor de impacto JCR
Información de impacto
Volumen
DOI
DOI: 10.1002/ls.1238
Número de revista
Desde la página
141
Hasta la página
162
Mes
SIN MES
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Javier Echavarri Otero (UPM)
  • Autor: Eduardo de la Guerra Ochoa (TALGO)
  • Autor: Enrique Chacon Tanarro (UPM)
  • Autor: Pilar Lafont Morgado (UPM)
  • Autor: Andres Diaz Lantada (UPM)
  • Autor: Juan Manuel Muñoz Guijosa (UPM)
  • Autor: Jose Luis Muñoz Sanz (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: GI-IM: Grupo de Investigación en Ingeniería de Máquinas
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