基于工况参数信息的摩擦界面形貌反演

为优化湿式离合器设计,增强传动系统可靠性,并为工程研究与应用提供基础数据,以湿式离合器为研究对象,设计通用机械性能测试仪(universal mechanical testing machine,UMT)摩擦磨损试验机盘-盘实验,在给定工况下应用循环神经网络(recurrent neural network,RNN)算法,构建了湿式离合器摩擦元件三维微界面形貌反演模型。通过对比11组工况下的真实值和反演值,验证了RNN反演模型的准确性,其中测试工况的平均绝对百分比误差为4.04%,决定系数为0.9806。最后,借助反演模型分析了转速和压力2个工况参数对界面形貌特征的影响,湿式摩擦副界面形貌受压力的影响较为显著。