608 / 2021-06-20 10:59:11

数字孪生赋能摩擦信息学研究的探索

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。