Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
70
Lista 2021
Status:
Autorzy: Łępicka Magdalena, Górski Grzegorz, Grądzka-Dahlke Małgorzata, Litak Grzegorz, Ambrożkiewicz Bartłomiej
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2021
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 11
Wolumen/Tom: 91
Strony: 4475 - 4483
Web of Science® Times Cited: 4
Scopus® Cytowania: 5
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Finansowanie: The work was supported by the National Science Centre (Republic of Poland) within the PRELUDIUM 13 grant proposal, project no. UMO-2017/25/N/ST8/02270. The work was also supported by WZ/WM-IIM/2/2020.
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 19 lipca 2021
Abstrakty: angielski
Tribological behaviour is characterized by the strong nonlinear effects in its response, which are hardly identified with standard signal processing methods. One of the challenges in the analysis of wear phenomena is identification of its propagation and potential quantification. In our study, we propose application of wavelet-based methods, i.e. continuous wavelet transform and scale index for analysis of the dynamical response in the tribological pair. The analysed parameter will be the coefficient of friction, which is slightly changing with wear of the tribological pair. The performed analysis shows the variable response of the system in each considered state. Moreover, results obtained with wavelets are useful for its determination. The proposed methods can be particularly useful in the transportation applications, where the quantification of the friction force between the sliding counterparts is a crucial parameter, responsible for the power losses. Early and efficient identification of wear allows to predict damage and avoid undesirable downtime or time-consuming exchange of a worn out part.