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J-GLOBAL ID：202602243406971281   整理番号：26A0644622

機械学習を利用した潤滑油添加剤の摩擦摩耗特性の推定

Estimation of Friction and Wear Characteristics of Lubricant Additives Using Machine Learning

著者 (2件)： 青木才子 (東京科学大学 物質理工学院 応用化学系) ,  横山崇 (宇宙航空研究開発機構 研究開発部門 第二研究ユニット 機構潤滑・材料技術領域)
資料名： トライボロジスト  (Journal of Japanese Society of Tribologists)
巻： 71  号： 1  ページ： 38-44(J-STAGE)  発行年： 2026年 
JST資料番号： F0390A  ISSN： 0915-1168  CODEN： TORAEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 深層学習と機械学習を用いて,潤滑添加剤の潤滑性能と摩擦・摩耗...

シソーラス用語： *機械学習 ,...

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著者キーワード (14件)： 機械学習 ,  深層ニューラルネットワーク ,  説明可能なAI ,  リン酸エステル ,  耐摩耗機構 ,  摩擦係数 ,  摩擦膜 ,  機械学習 ,  深層ニューラルネットワーク ,  説明可能なAI ,  リン酸エステル ,  耐摩耗機構 ,  摩擦係数 ,  摩擦膜

分類 (1件)： 潤滑一般  (QB02010S)

引用文献 (16件)：

• 1) M. S. HASAN & M. NOSONOVSKY:Triboinformatics:Machine Learning Algorithms and Data TopologyMethods for Tribology, Surf. Innov., 10 (2022) 229.
• 2) R. SHAH, R. JARAMILLO, G. THOMAS, T. RAYHAN, N.HOSSAIN, M. KCHAOU, F. J. PROFITO & A. ROSENKRANZ:Artificial Intelligence and Machine Learning inTribology: Selected Case Studies and Overall Potential,Adv. Eng. Mter. (2025) 2401944.
• 3) K. DAI & G. XINLEI:Estimating Antiwear Properties ofLubricant Additives Using a Quantitative StructureTribo-Ability Relationship Model with Back PropagationNeural Network, Wear, 306, 1-2 (2013) 242.
• 4) H. NOMA, S. AOKI & K. KOBAYASHI:Application of aNeural Network Model in Estimation of FrictionalFeatures of Tribofilms Derived from Multiple LubricantAdditives, Sci. Rep., 14 (2024) 11654.
• 5) 野間・青木・小林:機械学習を用いたトライボフィルムの化学分析と摩擦面の形状測定による摩擦係数の推定, トライボロジー会議2024 春 東京 予稿集(2024) A11

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  潤滑油添加剤 ,  摩擦摩耗特性 ,  推定