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Abstract
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| En el estado actual del conocimiento de la lubricación termoelastohidrodinámica, existen herramientas muy precisas para simular el comportamiento en diferentes condiciones de trabajo del contacto lubricado. Estas simulaciones se basan en ecuaciones de comportamiento cuya resolución necesita procesos iterativos que implican altos tiempos de cálculo y que además necesitan complejos ensayos de caracterización del comportamiento del lubricante en severas condiciones de funcionamiento. Como alternativa más rápida y sencilla, se ha pensado en analizar la aplicabilidad de las Redes Neuronales Artificiales. Se ha desarrollado una red para predecir el coeficiente de fricción en lubricación termoelastohidrodinámica, que elimina la necesidad de disponer de modelos teóricos de comportamiento y de las propiedades de los materiales ni del lubricante. El trabajo incluye la experimentación en una Mini-Traction-Machine (MTM), que proporciona el coeficiente de fricción en contactos puntuales. Una primera fase de ensayo se emplea para el entrenamiento de la red neuronal artificial desarrollada. En la segunda fase se comparan con los obtenidos empleando la red como herramienta de simulación, mostrando su utilidad para predecir el coeficiente de fricción. Se analizan sus ventajas e inconvenientes respecto a los métodos tradicionales y su aplicabilidad. | |
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International
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No |
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JCR
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No |
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Title
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Anales de Ingeniería Mecánica |
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ISBN
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0212-5072 |
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Impact factor JCR
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0 |
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Impact info
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Volume
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Journal number
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10 |
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Month
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DICIEMBRE |
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Ranking
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