Аппроксимация реакций смазочного слоя подшипников скольжения методами машинного обучения

В статье проанализировано применение различных методов машинного обучения для решения задачи аппроксимации сил смазочного слоя подшипников скольжения в статической постановке. Исходные данные о значениях сил смазочного слоя для различных положений ротора получены при помощи модели роторно-опорной системы, основанной на численном решении уравнения Рейнольдса с учётом эффекта кавитации. На основе анализа точности аппроксимации решения искусственными нейронными сетями определены способы, позволяющие снизить объем вычислений для получения необходимого набора данных. После этого были построены аппроксимирующие модели с использованием ряда иных методов машинного обучения, проанализированы длительность обучения и получаемая точность предсказаний, сделаны выводы о наиболее эффективных подходах к построению таких моделей.