Data Science bietet eine wachsende Anzahl sehr leistungsfähiger Werkzeuge, die Modelle aus Daten generieren können. Der Vortrag gibt eine kurze Einführung in verschiedene Bereiche von Data Science und Künstlicher Intelligenz und stellt konkrete Werkzeuge mit Beispielen für die Modellgenerierung für Bremsen vor.
Das seit Jahrhunderten bekannte Coulombsche Reibgesetz kann die höchst dynamische Reibung in Bremsen nicht beschreiben. Neue Reibgesetze bieten einen Einstieg in die analytische Beschreibung von Reibbelägen zur Optimierung von Reibung, Verschleiß und sogar Emissionseigenschaften.
Bremsen sind tribologische Hochlastkontakte. Untersuchungen zur zeitaufgelösten Vorhersage von Reibung und Verschleiß, insbesondere der Verschleißstaubbelastung beim Bremsen, gewinnen zunehmend an Bedeutung. Erforderlich für die Modellierung sind hochpräzise Messgeräte und Schwarmmesstechniken.