径向轴

改进了时间序列的机器学习模型，以预测径向轴环通过转移学习

由于计算能力和相应的算法的增加，在生产技术中使用Ma-Chine学习（ML）在工业时代4.0时代急剧上升[1]。数据可用性在这一点上至关重要，也是成功实施ML应用程序的先决条件。如果数据的数量或质量不足以用于给定问题，则数据增强，综合数据的使用和转移相似数据集的传输可以提供补救措施。在此过程中，转移学习的概念应用于径向 - 轴环滚动（RARR）的领域，并在整个过程中使用外直径的时间序列预测的示例实现。径向 - 轴环滚动是一个热形成过程，用于无缝环的产生。