کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7001297 | 1454778 | 2018 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Predicting running-in wear volume with a SVMR-based model under a small amount of training samples
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
شیمی کلوئیدی و سطحی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
This paper proposes a support vector machine regression (SVMR) model to predict running-in wear volume, with field surface topography parameters and working conditions as the input variables, under the condition that the amount of training samples is very limited. Experimental results proved the effectiveness of the SVMR-based model with a small amount of training samples. Based on the established prediction model, the impacts of the field surface parameters on running-in wear volume have been analyzed. The results show that Sku has the largest influence on running-in wear volume, Sdq the second, and Svk the least.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Tribology International - Volume 128, December 2018, Pages 349-355
Journal: Tribology International - Volume 128, December 2018, Pages 349-355
نویسندگان
Gengpei Zhang, Jian Wang, Suping Chang,