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Data-Driven Surrogate Modeling Techniques for Predicting the Effective Contact Area in Rough Surface Contact Problems
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内容提要
本研究提出了一种数据驱动的替代建模框架，用于快速预测粗糙表面接触中的有效接触面积。通过多种机器学习算法，核岭回归模型在准确性和效率上表现最佳，适合多次查询任务。
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关键要点
- 本研究提出了一种数据驱动的替代建模框架，用于快速预测粗糙表面接触中的有效接触面积。
- 有效接触面积在磨损、密封以及热或电导等多物理现象中起着关键作用。
- 研究中使用了多种机器学习算法，发现核岭回归模型在准确性和效率上表现最佳。
- 核岭回归模型适合多次查询任务，是一种可靠的通用替代建模候选方法。
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