論文

• Hiroshi Noma, Saiko Aoki, Kenji Kobayashi. Application of a neural network model in estimation of frictional features of tribofilms derived from multiple lubricant additives, Scientific reports, May 2024.

国際会議発表 (査読なし・不明)

• Hiroshi Noma, Saiko Aoki, Kenji Kobayashi. Application of Neural Network Model in Estimation of Frictional Features of Tribofilms Derived from Phosphate Ester in Combination with Calcium-Based Detergent, 9th International Tribology Conference, Fukuoka 2023, Sept. 2023.
• Hiroshi Noma, Saiko Aoki, Kenji Kobayashi. Machine Learning Approach for Estimating the Features Involved in the Friction Coefficients of Steel with Lubricating Oils Formulated with Combination of Phosphorus-, Sulfur-, and Calcium-Based Additives, 48th Leeds-Lyon Symposium on Tribology, Sept. 2023.
• Hiroshi Noma, Saiko Aoki, Daisuke Takekawa. Evaluation of Friction-Increasing Performance of Tribofilms Formed from Phosphate Ester in the Coexistence of Sulfur- and Calcium-Containing Additives, International Tribology Conference Sendai 2019 (ITC Sendai 2019), Sept. 2019.

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 野間央, 青木才子, 小林兼士. 機械学習を用いたトライボフィルムの化学分析と 摩擦面の形状測定による摩擦係数の推定, トライボロジー会議2024春東京, May 2024.
• 野間央, 青木才子, 小林兼士. 異種添加剤併用系における鋼の摩擦係数予測に向けた機械学習の応用, トライボロジー会議2022 秋 福井, Nov. 2022.
• 野間央, 青木才子, 横溝 真人. リン酸エステル由来トライボフィルムのモルフォロジーに及ぼすカルシウム系添加剤の影響, トライボロジー会議 2021 秋 松江, Oct. 2021.

学位論文

• 機械学習を利用した複数の潤滑油添加剤共存下における摩擦制御因子の予測,  本文,  博士(工学),  東京工業大学,  2024/06/30, 
• 機械学習を利用した複数の潤滑油添加剤共存下における摩擦制御因子の予測,  要約,  博士(工学),  東京工業大学,  2024/06/30,   
• 機械学習を利用した複数の潤滑油添加剤共存下における摩擦制御因子の予測,  審査の要旨,  博士(工学),  東京工業大学,  2024/06/30,   
• 機械学習を利用した複数の潤滑油添加剤共存下における摩擦制御因子の予測,  論文要旨,  博士(工学),  東京工業大学,  2024/06/30,   

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