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J-GLOBAL ID：201702251927288024   整理番号：17A0059678

粒子群最適化ニューラルネットワークのレーザフライス加工品質予測【JST・京大機械翻訳】

Laser Milling Quality Prediction of Particle Swarm Optimization Neural Network

著者 (2件)： Li Bowei (School of Mechanical Engineering,Xi’an University of Technology) ,  Xu Chao (School of Mechanical Engineering,Xi’an University of Technology)
資料名： Jiguang Zazhi  (Jiguang Zazhi)
巻： 37  号： 9  ページ： 65-68  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2074A  ISSN： 0253-2743  CODEN： JIZAEE  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： レーザフライス加工は重要な加工技術であり,レーザフライス加工の予測精度を向上させ,レーザフライス加工の品質をより良く制御するために,粒子群最適化(PSO)ニューラルネットワークに基づくレーザフライス加工品質予測モデル(PSO-BPNN)を提案した。最初に,レーザフライス加工品質の関連パラメータを収集し,次に,パラメータ値を正規化し,次に,ニューラルネットワークにおけるレーザ品質予測モデルを,パラメータ値に従って構築し,そして,ニューラルネットワークの重みおよび閾値を,粒子群最適化(PSO)アルゴリズムによって最適化した。最後に,ある種の材料のレーザフライス加工品質を例としてモデルの性能を解析した。他のレーザフライス加工予測モデルと比較して,PSO-BPNNはレーザフライス加工品質の予測誤差を減少することができて,より高いレーザフライス加工品質予測精度を得ることができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  正規化 ,  予測誤差 ,  アルゴリズム ,  *レーザ ,  *最適化 ,  *フライス加工 ,  *品質 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 予測精度 ,  加工技術 ,  *品質予測 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： laser technology ,  neural network ,  weight and threshold ,  particle swarm algorithm ,  milling quality

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 粒子群最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  レーザ ,  フライス加工 ,  品質予測