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数字孪生赋能摩擦信息学研究的探索
编号：37 访问权限：公开 更新：2021-06-23 10:36:04 浏览：302次 特邀报告

报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）

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摘要
摩擦信息学注重摩擦学与设计学和信息学的交叉融合，借助人工智能和机器学习技术，从摩擦学系统全生命周期中的健康状态和工作性能数据中挖掘摩擦学行为规律。通常，基于经验公式法或试验试错法的摩擦学设计，依赖先验知识和因果关系，难以处理复杂摩擦学系统的设计问题。将数字孪生技术与摩擦学系统设计结合，可以构建复杂摩擦学系统物理空间和虚拟空间的数据通道，为摩擦学系统辨识、数据采掘与处理、摩擦学行为分析与预测提供了全新的高效途径。数字孪生技术的应用对于摩擦信息学的发展有着至关重要的作用，本文探索数字孪生如何赋能摩擦信息学研究，优化复杂摩擦学系统设计过程并提升研究效率。
关键词
暂无
报告人
张执南
上海交通大学

稿件作者
张执南 上海交通大学
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重要日期

  • 会议日期

    04月24日

    2023

    至

    04月27日

    2023

  • 03月20日 2023

    初稿截稿日期

  • 04月27日 2023

    注册截止日期

主办单位
中国机械工程学会
承办单位
中国科学院兰州化学物理研究所
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