Predictive modelling of graphene-enhanced greases using classical feedback control and quantum kernel regression
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates two predictive modeling approaches for estimating the thermal and tribological performance of graphene-enhanced greases, aiming to reduce reliance on protracted endurance tests. Seven grease formulations with varying graphene concentrations (0–4 wt%) were prepared and tested under a uniform load to capture temperature evolution, wear scar area and coefficient of friction. A classical piecewise regression model, augmented by a Linear Quadratic Regulator (LQR), leverages feedback control to correct temperature predictions and subsequently estimate wear using a polynomial fit. This framework demonstrated high accuracy in tracking transient thermal behaviour, maintaining temperature deviations within ±1 °C of measured data. In parallel, a quantum-classical hybrid model employs a fidelity-based quantum kernel with support vector regression. By encoding partial early-cycle temperature measurements (e.g., from 30 to 120s) into a higher-dimensional Hilbert space, the quantum approach captures subtle nonlinearities and yields strong correlations for both final temperature and wear scar area. Moreover, consistent performance on IBM Quantum models with realistically simulated noise underscores the model’s potential for practical industrial implementation. Collectively, these results confirm the viability of advanced computational tools, both classical and quantum, for rapid, data-driven lubricant assessments. They highlight opportunities to optimize graphene content while minimizing costly trial and error testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».