Deep convolutional autoencoder augmented CFD thermal analysis of bearings with inter pad groove mixing

•Bearing groove model via a deep convolutional autoencoder training based on CFD data.•Consideration of 2D temperature distribution at pad leading edge of fluid-film.•Combination of rotor-bearing model and convolutional neural network.•Proposed model validation through comparison to full CFD and ava...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	International journal of heat and mass transfer Ročník 188; s. 122639
Hlavní autoři:	Yang, Jongin, Palazzolo, Alan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Oxford Elsevier Ltd 01.06.2022 Elsevier BV
Témata:	Artificial neural networks Computational fluid dynamics Deep learning Economic models Groove mixing Grooves Heat transfer Heat treatment Inlets Lubricants Lubricants & lubrication Mathematical models Neural networks Rotating shafts Rotor-bearing heat transfer Stiffness Temperature distribution Thermal analysis Vibration damping Deep learning Groove mixing Thermal analysis Rotor-bearing heat transfer
ISSN:	0017-9310, 1879-2189
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!