Перевод названия: FORECAST OF THE TERMO-OXIDATIVE PROPERTIES OF THE LUBRICATING OIL USING THE MACHINE TRAINING METHODS
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2018
Ключевые слова: моторные масла, оптическая плотность, регрессионные уравнения, локально-квадратичная модель, искусственная нейронная сеть, motor oils, optical densitv, reqression equations, local-quadratic model, artificial neural network
Аннотация: Представлены результаты исследования и анализа оптической плотности моторного масла с применением математических и интеллектуальных моделей. Получены квадратичные аппроксимации зависимости оптической плотности от времени для трех различных температур термостатирования. Установлено, что квадратичная функция не вполне пригодна для прПоказать полностьюогноза оптической плотности при длительных периодах термостатирования и произвольных значениях температур. Предложен способ аппроксимации результатов эксперимента с использованием искусственной нейронной сети с байесовской регуляризацией, которая позволяет осуществлять прогноз времени достижения критического значения оптической плотности, при достижении которого эксплуатация смазочного масла не рекомендуется. The paper presents the results in the field of research and analvsis of the optical densitv of motor oil usinq mathematical and intelliqent models. The quadratic approximations of the dependence of optical densitv on time are obtained for three different temperatures of temperature control. It is established that the quadratic function is not quite suitable for pre-dictinq the optical densitv durinq lonq periods of temperature control and arbitrarv values of temperatures. A method is proposed for approximatinq the results of an experiment usinq an artificial neural network with Bavesian reqularization, which makes it possible to predict the time to reach the critical value of optical densitv, upon reachinq which operation of lubricat-inq oil is not recommended.
Журнал: Известия Тульского государственного университета. Технические науки
Выпуск журнала: № 12
Номера страниц: 576-581
ISSN журнала: 20716168
Место издания: Тула
Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Тульский государственный университет