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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的圆柱齿轮齿面摩擦系数预测方法及系统，属于齿轮摩擦系数预测技术领域。该方法构建摩擦系数数据集；划分数据集并预设XGBoost超参数；基于GridSearchCV进行超参数优化，获得最优摩擦系数预测模型；将齿轮参数输入至最优摩擦系数预测模型进行圆柱齿轮齿面摩擦系数预测。本发明相较于现有技术，其有益效果在于：本发明考虑了齿面啮合点曲率半径、粗糙度、运动速度、赫兹应力和润滑油粘度的影响，兼顾了完全弹流润滑、混合润滑、边界润滑三种润滑状态，有效提升了齿轮摩擦系数模型的适用范围和预测精度。
主权项：1.一种基于机器学习的圆柱齿轮齿面摩擦系数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，构建摩擦系数数据集；步骤S2，划分数据集并预设XGBoost超参数；步骤S3，基于GridSearchCV进行超参数优化，获得最优摩擦系数预测模型；步骤S4，将齿轮参数输入至最优摩擦系数预测模型进行圆柱齿轮齿面摩擦系数预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 基于机器学习的圆柱齿轮齿面摩擦系数预测方法及系统
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