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昨年までの主として振動摩擦実験による基礎研究で各種材料の振動摩擦特性が把握できた。また、振動による摩擦低減効果は上下左右振動の運動方程式により動力学的に解釈できることが明らかになった。今年度はその運動方程式を数値解析により詳細に検討した結果、摩擦の上下振動特性は横振動であるスティックスリップ現象と密接な関係があり、すべり始めの接触荷重はもとより、すべり運動中の平均接触荷重が死荷重に比べ減少することが摩擦低減の本質であることを突き止めた。ただし、ジャンピングを伴う振動摩擦のときは摩擦低減のメカニズムはもっと単純である。
摩擦の振動周波数特性を支配するメカニズムが明確になったため、その特性が材料の凝着特性だけでなく機械的特性を反映していることが明らかになり、この特性を材質の分別に使うための理論的裏付けが得られた。そこで、昨年に引き続き、ニューラルネットワークによる非線形フィルターの構築の研究も平行に進めた。昨年の研究でKohonenネットワークを利用すると、かなり良好な選別用フィルターが得られることが分かったが、一部の試料で分類分けに失敗していた。今年度は、Kohonenネットワークを二重に使うことにより一つの失敗も起こらない理想的な選別フィルターが構築できることが明らかになった。
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