Model opotřebení materiálové dvojice pro vysoké teploty
Loading...
Date
Authors
Rychlý, David
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Hlavním cílem práce bylo vytvořit model opotřebení materiálové dvojice za vysokých teplot pro predikci opotřebení kinematického mechanismu na turbodmychadle. Predikce opotřebení je komplexní proces, kterého se účastní mnoho chemických, fyzikálních a mechanických jevů, a proto není jednoduché jej analyticky počítat. Tato práce se vydává naproti tomuto problému pomocí empirických vztahů z literatury a aplikace principů a algoritmů strojového učení (machine learning) postaveného na datech z experimentu. Empirické vztahy i metody strojového učení jsou v práci podrobeny důkladné rešerši a aplikovány na dostupná data z firmy Garrett Motion. Práce kriticky hodnotí vhodnost vybraného empirického vztahu I.G.Goryachevy pro adhezivní opotřebení jako primárního mechanismu opotřebení a variuje koeficienty pro výzkum využití rovnice. Na data jsou aplikovány algoritmy strojového učení a je prezentována architektura nejlepšího modelu – Support Vector Regression – spolu s metrikami, analýzou důležitosti vlastností (feature importance) a optimálním rozdělení datasetu pro trénink a testování. Závěrem práce doporučuje směry dalšího výzkumu a způsoby, jak zlepšit proces modelování pro tento konkrétní problém.
The main goal of this thesis is to create a model for predicting the wear on material couple during high temperatures. This model should serve for prediction of wear behavior on kinematic mechanism on turbocharger. Predicting wear is difficult because of the very complex nature of processes involving physical, chemical, and mechanical phenomena, making it hard to predict. This thesis attempts to solve this problem using empirical relationships from literature and methods of machine learning using experimental data from Garrett Motion company. Both empirical relationships and machine learning approaches for predicting wear in tribology are thoroughly researched. The thesis critically evaluates the use of I.G.Goryacheva equation chosen as the best equation for adhesive wear, chosen as the primary mechanism of wear. Data from Garrett Motion serve as the base for machine learning algorithms. The best model is proposed – Support Vector Regression – and the best architecture is presented. For the best architecture, the thesis also includes feature importance analysis and search for optimal test-train split for dataset. Finally, the thesis includes recommendations for the next research and ways to improve the process of modelling the wear for this use case.
The main goal of this thesis is to create a model for predicting the wear on material couple during high temperatures. This model should serve for prediction of wear behavior on kinematic mechanism on turbocharger. Predicting wear is difficult because of the very complex nature of processes involving physical, chemical, and mechanical phenomena, making it hard to predict. This thesis attempts to solve this problem using empirical relationships from literature and methods of machine learning using experimental data from Garrett Motion company. Both empirical relationships and machine learning approaches for predicting wear in tribology are thoroughly researched. The thesis critically evaluates the use of I.G.Goryacheva equation chosen as the best equation for adhesive wear, chosen as the primary mechanism of wear. Data from Garrett Motion serve as the base for machine learning algorithms. The best model is proposed – Support Vector Regression – and the best architecture is presented. For the best architecture, the thesis also includes feature importance analysis and search for optimal test-train split for dataset. Finally, the thesis includes recommendations for the next research and ways to improve the process of modelling the wear for this use case.
Description
Citation
RYCHLÝ, D. Model opotřebení materiálové dvojice pro vysoké teploty [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Rudolf Foret, CSc. (člen)
prof. Mgr. Tomáš Kruml, CSc. (člen)
prof. Ing. Vlastimil Vodárek, CSc. (člen)
prof. Ing. Ivo Dlouhý, CSc. (předseda)
doc. Ing. Klára Částková, Ph.D. (místopředseda)
prof. RNDr. Karel Maca, Dr. (člen)
Date of acceptance
2024-06-12
Defence
Student prezentoval svou závěrečnou práci a odpověděl na otázky oponenta. Dále odpovídal na dotazy členů zkušební komise:
1) Jaká je závislost mechanických vlastností použitých materiálů na teplotě? Jaký to má vliv na opotřebení? - částečně odpovězeno
2) Jaká byla motivace pro zpracování daného tématu diplomové práce? - odpovězeno
3) V jaké formě byly dodány výsledky/vzorky z firmy? Jaký je hlavní přinos pro obor materiálového inženýrství? - odpovězeno
4) Jaký člen Goryachevy rovnice obsahuje materiálové charakteristiky použitých materiálů? Proč nebyla použita jiná rovnice? - částečně odpovězeno
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení