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J-GLOBAL ID：202302247951819130   整理番号：23A1545593

異種添加剤併用系における鋼の摩擦係数予測に向けた機械学習の応用

Application of Machine Learning for Predicting Friction Coefficient of Steel under Combination of Multiple Lubricant Additives

著者 (3件)： 野間央 (東京工大) ,  青木才子 (東京工大) ,  小林兼士 (出光興産)
資料名： 日本トライボロジー学会トライボロジー会議予稿集(CD-ROM)
巻： 2022  号： 秋  ページ： ROMBUNNO.B29  発行年： 2022年10月26日 
JST資料番号： Y0047C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *機械学習 ,  皮膜 ,  *摩擦係数 ,  *元素分析 ,  摩擦試験 ,  ポリオレフィン ,  フェノール類 ,  リン酸塩 ,  ディシジョンツリー ,  計算機アルゴリズム ,  学習アルゴリズム ,  カルシウム ,  *自動変速機油 ,  ポリアルファオレフィン ,  トライボ膜 ,  リン酸トリトリル
準シソーラス用語： トライボフィルム ,  リン酸トリクレシル ,  ランダムフォレスト ,  AdaBoost

分類 (2件)： 各種石油製品及びその製造一般  (YF02071R) ,  潤滑一般  (QB02010S)

物質索引 (1件)： ジベンジルジスルフィド

タイトルに関連する用語 (7件)： 添加剤 ,  併用 ,  鋼 ,  摩擦係数 ,  予測 ,  機械学習 ,  応用