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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2002.10
- 수록면
- 33 - 38 (6page)
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The morphologies of the wear debris are directly indicative of wear processes occuring in machinery and their severity. The neural net work was applied to identify friction condition from the lubricated moving system. The four parameter (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of wear debris are used as inputs to the network and learned the friction. It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameter learned. The three kinds of the wear debris had a different patten characteristic and recognized the friction condition and materials very well by neural net work. We dicuss between the characteristic of wear debris and the friction coefficient and how the network determines difference in wear debris feature.
목차
Abstract
1. 서론
2. 2장 실험방법
3. 실험 결과 및 고찰
4. 결론
참고문헌
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