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J-GLOBAL ID：201702239958265282   整理番号：17A0107642

ファジィニューラルネットワークに基づく接触プローブの動的誤差補償【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Error Compensation of Touch Trigger Probe Based on Fuzzy Neural Network

著者 (5件)： Guo Jingbin (School of Precision Instrument and Opto-Electronics Engineering,Tianjin University) ,  Ding Hang (School of Precision Instrument and Opto-Electronics Engineering,Tianjin University) ,  Li Xingfei (School of Precision Instrument and Opto-Electronics Engineering,Tianjin University) ,  Tan Wenbin (School of Mechanical Engineering,Tianjin University of Commerce) ,  Chen Cheng (School of Mechanical Engineering,Tianjin University of Commerce)
資料名： Nami Jishu Yujingmi Gongcheng  (Nami Jishu Yujingmi Gongcheng)
巻： 14  号： 4  ページ： 278-282  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2959A  ISSN： 1672-6030  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： プローブの動的誤差は,高精度座標測定機の開発を制限し,そのため,ファジィニューラルネットワークに基づくプローブの動的誤差補償法を提案し,測定精度を改善した。まず第一に,訓練サンプルと試験サンプルを,三次元座標測定器と測定によって測定し,次に,訓練サンプルとテストサンプルを用いて,動的誤差をモデル化し,補償し,BPニューラルネットワークモデルと静的誤差モデルとの比較試験を行った。結果は,ファジィニューラルネットワークモデルによって補償された誤差が4であることを示した。6ΜMから1まで減少した。3ΜM,精度向上70!以上;ファジィニューラルネットワークは,プローブの動的誤差に対してより良い補償効果と安定性を持っている。結果は,ファジィニューラルネットワークモデルが効果的にプローブの動的測定精度を向上させることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *プローブ ,  測定精度 ,  比較試験 ,  三次元 ,  座標測定機 ,  モデリング ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  補償効果
準シソーラス用語： 動的計測 ,  高精度化 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  高精度 ,  *誤差補償 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： touch trigger probe ,  dynamic error ,  artificial neural network ,  fuzzy logic ,  compensation

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： ファジィニューラルネットワーク ,  プローブ ,  誤差補償