文献清单：“机器学习与人工智能在摩擦学领域的应用”方向 | MDPI Lubricants
MDPI工程科学
2025-06-20 17:30
文章摘要
本文总结了机器学习与人工智能在摩擦学领域的应用研究。背景方面，随着科技的快速发展，机器学习和人工智能技术正迅速渗透到各行各业，摩擦学领域也不例外。研究目的方面，文章精选了多篇相关研究，旨在探讨这些先进技术在摩擦、磨损及润滑等问题中的应用，提供新的研究思路和方法。结论方面，研究表明机器学习和人工智能在摩擦学中具有广泛的应用前景，包括但不限于摩擦系数预测、磨损深度预测、润滑性能预测以及工具磨损监测等。这些技术的应用不仅提高了研究效率，还为摩擦学领域带来了新的突破。
本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者速来电或来函联系。
推荐文献
Effect of a Substrate’s Preheating Temperature on the Microstructure and Properties of Ni-Based Alloy Coatings
DOI: 10.3390/lubricants12010021
Pub Date : 2024-01-10
FAK Differentially Mechanoregulates Cell Migration during Wound Closure.
DOI: 10.1021/acsbiomaterials.5c00667
Pub Date : 2025-07-25
MDPI工程科学
导电驻极体：低功耗电子学的新型能源选择 | MDPI JLPEA.
2025-07-26
论文选题灵感：土木工程领域高引文章精选 | MDPI Applied Sciences.
2025-07-25
Micromachines期刊与AES电泳学会建立合作关系.
2025-07-25
最新文章
导电驻极体：低功耗电子学的新型能源选择 | MDPI JLPEA
2025-07-26
柴油和混合动力挖泥船发动机的二氧化碳排放、燃料消耗和成本比较分析 | MDPI JMSE
2025-07-25
京公网安备 11010802042870号
