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Contribution to Carbon Neutrality by Achieving Both Low Torque and Long Life in Rolling Bearings: Prediction of Grease Temperature Using the Thermal Network Method

Contribution to Carbon Neutrality by Achieving Both Low Torque and Long Life in Rolling Bearings: Prediction of Grease Temperature Using the Thermal Network Method (AI translation)

眞鍋佳子, Keisuke Manabe, 前田成志, Masayuki Maeda, 丸山 泰右, Taisuke Maruyama, 聡 桃園, Satoshi Momozono

Tokyo Tech Research Repository (Tokyo Institute of Technology)📚 査読済 / ジャーナル2026-04-13#省エネOrigin: JP
原典: http://t2r2.star.titech.ac.jp/cgi-bin/publicationinfo.cgi?q_publication_content_number=CTT100942199

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、転がり軸受の低トルク化と長寿命化を両立させることでカーボンニュートラルに貢献する手法を提案。熱回路網法を用いてグリース潤滑剤の温度を予測し、軸受設計の最適化を可能にする。これにより、機械のエネルギー消費削減と部品交換頻度の低減が期待できる。

English

This paper proposes a method to contribute to carbon neutrality by achieving both low torque and long life in rolling bearings. It predicts grease temperature using the thermal network method, enabling optimized bearing design. This can reduce energy consumption and replacement frequency in machinery.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本の製造業は省エネ法やトップランナー制度のもとで機器効率の向上が求められており、本手法は軸受の低トルク化による直接的なエネルギー消費削減に加え、長寿命化による資源効率向上にも寄与する点で、日本のGX実践において重要な知見を提供する。

In the global GX context

Globally, energy efficiency in industrial components is a key lever for decarbonization. This paper offers a practical thermal network method for predicting grease temperature in bearings, which can be applied across industries to design energy-saving and durable bearings, aligning with broader climate goals.

👥 読者別の含意

🔬研究者:研究者は、転がり軸受における熱回路網法の応用とグリース温度予測の精度向上に関する手法を学べる。

🏢実務担当者:実務者は、本手法を利用して低トルク・長寿命の軸受設計を最適化し、省エネルギーとメンテナンスコスト削減に活用できる。

📄 Abstract（原文）

転がり軸受の低トルク化と長寿命化の両立によるカーボンニュートラルへの貢献 ～熱回路網法を用いた潤滑剤温度予測～, Contribution to Carbon Neutrality by Achieving Both Low Torque and Long Life in Rolling Bearings: Prediction of Grease Temperature Using the Thermal Network Method

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。