Model opotřebení materiálové dvojice pro vysoké teploty
| but.committee | 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) | cs |
| but.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 | cs |
| but.jazyk | angličtina (English) | |
| but.program | Materiálové inženýrství | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Němec, Karel | en |
| dc.contributor.author | Rychlý, David | en |
| dc.contributor.referee | Adam, Ondřej | en |
| dc.date.created | 2024 | cs |
| dc.description.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. | en |
| dc.description.abstract | 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. | cs |
| dc.description.mark | B | cs |
| dc.identifier.citation | RYCHLÝ, D. Model opotřebení materiálové dvojice pro vysoké teploty [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2024. | cs |
| dc.identifier.other | 157310 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/247721 | |
| dc.language.iso | en | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | Tribologie | en |
| dc.subject | Adhezivní opotřebení | en |
| dc.subject | Empirické vztahy opotřebení | en |
| dc.subject | Goryacheva | en |
| dc.subject | Strojové učení | en |
| dc.subject | Regrese | en |
| dc.subject | Tribology | cs |
| dc.subject | Adhesive Wear | cs |
| dc.subject | Empirical Wear Law | cs |
| dc.subject | Goryacheva | cs |
| dc.subject | Machine Learning | cs |
| dc.subject | Regression | cs |
| dc.title | Model opotřebení materiálové dvojice pro vysoké teploty | en |
| dc.title.alternative | Wear model of material couple at high temperatures | cs |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2024-06-12 | cs |
| dcterms.modified | 2024-06-12-16:42:06 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta strojního inženýrství | cs |
| sync.item.dbid | 157310 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.27 10:45:45 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.15 15:21:35 | en |
| thesis.discipline | bez specializace | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav materiálových věd a inženýrství | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 3.43 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- file final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- appendix-1.zip
- Size:
- 642.19 KB
- Format:
- Unknown data format
- Description:
- file appendix-1.zip
Loading...
- Name:
- review_157310.html
- Size:
- 9.69 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- file review_157310.html