nach oben

Erschienen in:

Open Access 01.12.2023 | Research Article

Comparison-embedded evidence-CNN model for fuzzy assessment of wear severity using multi-dimensional surface images

verfasst von: Tao Shao, Shuo Wang, Qinghua Wang, Tonghai Wu, Zhifu Huang

Erschienen in: Friction | Ausgabe 6/2024

Vorheriger Artikel AI for tribology: Present and future

Nächster Artikel Atomistic understanding of rough surface on the interfacial friction behavior during the chemical mechanical polishing process of diamond

Titel: Comparison-embedded evidence-CNN model for fuzzy assessment of wear severity using multi-dimensional surface images
verfasst von: Tao Shao
Shuo Wang
Qinghua Wang
Tonghai Wu
Zhifu Huang
Publikationsdatum: 01.12.2023
Verlag: Tsinghua University Press
Erschienen in: Friction / Ausgabe 6/2024
Print ISSN: 2223-7690
Elektronische ISSN: 2223-7704
DOI: https://doi.org/10.1007/s40544-023-0752-8

Premium Partner

Marktübersichten

Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen.

Zur Marktübersicht

Springer Professional

Weitere Artikel der Ausgabe 6/2024

Prediction of ball-on-plate friction and wear by ANN with data-driven optimization

AI for tribology: Present and future

Classification and spectrum optimization method of grease based on infrared spectrum

Modeling and prediction of tribological properties of copper/aluminum-graphite self-lubricating composites using machine learning algorithms

Scuffing failure analysis based on a multiphysics coupling model and experimental verification

A new 3D plastoelastohydrodynamic lubrication model for rough surfaces

Premium Partner

Marktübersichten