Ключевое слово: «моторное масло»
Журавлев
А.
А.
, Савин
Н.
П.
, Филатова
Н.
О.
Исследование зависимости вязкости моторного масла от температуры //
Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2016. –
Т. 12.
– С. 82–86.
– URL: https://e-koncept.ru/2016/46217.htm
В работе исследуется зависимость вязкости моторного масла различных марок от температуры. Для моторных масел разных марок определяется кинематическая вязкость с помощью капиллярного вискозиметра и динамическая вязкость методом Стокса.
Кожинская
А.
В.
, Киселев
И.
А.
Вязкость моторных масел как их техническая и эксплуатационная характеристика //
Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2018. –
.
– С. 211–215.
– URL: https://e-koncept.ru/2018/0.htm?id=18437
Авторы:
А. В. Кожинская, И. А. Киселев
А. В. Кожинская, И. А. Киселев
Статья посвящена оценке эксплуатационных и технических свойств моторных масел, их изменениям в процессе эксплуатации, а также влиянии на работу двигателя. Проблеме влияния вязкости на режимы смазки в деталях двигателя.
Ключевые слова:
классификация, моторное масло, вязкость, техническая характеристика, эксплуатационная характеристика, режим смазки
Кожинская
А.
В.
, Полотняньщиков
В.
М.
Изменения показателей моторных масел в процессе эксплуатации //
Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2018. –
.
– С. 216–220.
– URL: https://e-koncept.ru/2018/0.htm?id=18438
Авторы:
А. В. Кожинская, В. М. Полотняньщиков
А. В. Кожинская, В. М. Полотняньщиков
В статье рассмотрены изменения эксплуатационных показателей моторных масел (старение), а также закономерности протекания процесса старения масла во времени.
Ключевые слова:
двигатель внутреннего сгорания, загрязнения, моторное масло, механические примеси, окисление
Макарова
Л.
К.
ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОТОРНЫХ МАСЕЛ ИК-СПЕКТРОСКОПИЕЙ И МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ //
Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2025. –
.
– URL: https://e-koncept.ru/2025/0.htm?id=47826
DOI 10.24412/cl-37460-2025-1-440-443
Автор:
Л. К. Макарова
Л. К. Макарова
В работе рассматривается использование методов машинного обучения для классификации и выявления аномалий на инфракрасных спектрах моторного масла Motul. Проведен анализ актуальности проблемы автоматизации контроля качества смазочных материалов. В исследовании применены алгоритмы анализа главных компонент, опорных векторов и ансамблевых моделей. Полученные результаты демонстрируют высокую точность распознавания составов масел и эффективное выявление отклоняющихся образцов. Научная новизна состоит в интеграции современных машинных методов для обработки спектральных данных, что способствует развитию автоматизированных систем контроля качества моторных масел.
