【摘 要】
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润滑油主要由基础油和添加剂组成,其性能优劣取决于基础油和添加剂的组成和配伍,不同成分的配伍组合可能出现效能协同或互抗,所以基础油和添加剂的不同组合方案设计一直都是研究的重点和难点。而人工研发新润滑油品是一项繁琐的工作,耗时费力,且严重依赖人员经验及多种昂贵测试设备。随着信息科学的发展,具有强大数据分析处理能力的机器学习技术已经延伸到摩擦润滑研究领域,通过对实验设计和测试数据的分析研究,来快速精准的
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润滑油主要由基础油和添加剂组成,其性能优劣取决于基础油和添加剂的组成和配伍,不同成分的配伍组合可能出现效能协同或互抗,所以基础油和添加剂的不同组合方案设计一直都是研究的重点和难点。而人工研发新润滑油品是一项繁琐的工作,耗时费力,且严重依赖人员经验及多种昂贵测试设备。随着信息科学的发展,具有强大数据分析处理能力的机器学习技术已经延伸到摩擦润滑研究领域,通过对实验设计和测试数据的分析研究,来快速精准的研发出适合使用工况的润滑油新品,以达到减少实验数量、提高效率并降低研发成本的目的。本文的主要工作内容如下:（1）对于润滑油中三种基础油成分进行定量分析,设计并实现了 SiPLS-BGWO组合优化方法,对油样的红外光谱全区域数据进行特征波长筛选并建立含量预测模型。首先选用特征波段筛选方法（SiPLS）优选光谱的特征波段,建立单一优化模型;然后选用特征波长点筛选方法（BGWO）,对优选后的特征波段进一步优化建立组合优化模型;最后将组合优化模型结果与其余特征压缩方法的预测结果进行对比,验证了 SiPLS-BGWO组合优化模型的有效性。（2）通过复合基础油体系中矿物油、烃基合成油和合成酯三种成分含量的不同配比,对于润滑油运动粘度、粘度指数和旋转氧弹性能指标变化的影响,建立基于LSSVM等基础性能预测模型,并进行了对比分析及筛选;选用经典的粒子群优化算法（PSO）、蜻蜓算法（DA）和鲸鱼优化算法（WOA）等仿生群智能搜索策略构建混合模型,对优选的预测模型进行参数优化,提高模型的预测精度;最后通过比较模型结果以及留一交叉验证进行评价,WOA-LSSVM预测结果优于其余模型,具有良好的预测精度和泛化能力。（3）在针对MoDTC和ZnDDP复配做添加剂以及矿物油作基础油的润滑油摩擦性能优化设计研究中,通过摩擦磨损实验及计算分析,建立性能预测模型并对其参数进行优化。首先通过Plackett-Burman试验筛选出对摩擦系数和磨痕宽度两个相应目标有关键影响的三个参数:比例、添加量和载荷;然后由模拟试验进行RSM建模,得到关于参数与摩擦学性能之间的回归模型,并利用NSGA Ⅱ对目标函数和约束方程按照摩擦系数和磨痕宽度最小的原则求解;最后重新设计试验对优化获得的结果进行验证,得到可用于解决在不同施加载荷场景下的配方优选设计方案。
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