トライボロジーは、摩擦・摩耗に関する現象を研究する研究分野です.もともとトライボロジーという概念がエンジニア側から提言されたという歴史的背景からみましても、この分野の知見は産業分野において非常に重要なものとなります.特に、近年はカーボンニュートラルの重要性が認識され、省エネルギーや長寿命な機械が求められています.ここにおいては、“機能性を失わず“摩擦損失や摩耗を低減させる技術や材料の開発が非常に重要です.摩擦・摩耗は必ず2面がお互いに接触しあう面で生じますので、お互いの材料の相性、間に介在する潤滑油の種類、環境湿度、摩擦速度、荷重など様々な要因が影響し合う複雑な現象となります.これがトライボロジーに関する研究を難しくしている要因です.
本講演では産業側からのの参加者のみなさまに、複雑なトライボロジー現象をわかりやすく理解いただき、かつ、機械学習の活用など最新のトライボロジー研究の動向を知っていただくことを目的としています.
- 表面に関わる現象の難しさとトライボロジーの成り立ち
- 摩擦の基礎
- 摩擦の基本法則
- 摩擦の凹凸説
- 摩擦の凝着説
- 掘り起こし摩擦
- 潤滑の基礎
- 摩耗の基礎
- 摩耗の四形態
- その他の摩耗形態
- 表面エネルギーとトライボロジーの関わり
- 表面自由エネルギーの基礎
- 表面自由エネルギーの測定手法
- 表面自由エネルギーのトライボロジーにおける重要性
- 機械システムの変遷と求められる技術
- 近年の機械システムの変遷
- トライボロジーに求められる新しい技術課題
- コーティング技術の重要性
- トライボロジーにおけるコーティング技術
- DLC (ダイヤモンドライクカーボン) 膜コーティング
- DLC膜の低摩擦特性
- 摩擦の能動的制御に関する最新研究動向
- 生物に学ぶ工学技術 (バイオミメティクス)
- 摩擦の能動的制御技術に関する最新研究動向
- 機械学習の基礎 (トライボロジーへの応用を見据えて)
- 深層学習の基礎 (トライボロジーへの応用を見据えて)
- メンテナンストライボロジー分野における機械学習の応用事例
- 機械学習とトライボ制御システムの協調による摩擦安定化・制御技術への展開
- 深層学習による摩擦面画像からの摩擦推定技術紹介
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