Improved journal bearing performance prediction via the use of machine learning.

通过使用机器学习改进轴颈轴承性能预测。

• 批准号: 2740524
• 金额: --
• 依托单位: University of Nottingham
• 依托单位国家: 英国
• 项目类别: Studentship
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 英国
• 起止时间: 2022 至 无数据
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://gtr.ukri.org/projects?ref=studentship-2740524
• 关键词: Improved; journal; bearing; performance; prediction

Machine Learning (ML) model will be developed to predict the performance of journal bearings. This will enable small changes to bearing design to be modelled without requiring a new CFD simulation. It will also enable key design variables to be identified to inform future design changes.

将开发机器学习（ML）模型来预测轴颈轴承的性能。这将使轴承设计的微小变化无需新的CFD模拟就可以建模。它还可以识别关键的设计变量，以便为未来的设计更改提供信息。