Datenbankplattform Design von Schmierstoffen Leistungsvorhersage durch maschinelles Lernen

In dieser Arbeit werden typische Schmieröle und ihre Additive untersucht. Durch den Aufbau einer breit gefächerten Datenspeicher- und Analysematerialdatenbank für experimentelle Tests und Simulationsberechnungen wurde eine integrierte Datenplattform für die automatische Dateneingabe, den Abruf, die Simulationsberechnung und die Leistungsvorhersage eingerichtet; auf der Grundlage molekularer Simulationsberechnungen wurden die molekularen Strukturparameter von Schmierstoffen und ihren Additiven analysiert; die Gewichte des Einflusses der molekularen Parameter des Schmieröls auf die tribologischen Eigenschaften und die thermischen Oxidationseigenschaften wurden bestimmt.