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J-GLOBAL ID：201702278540392142   整理番号：17A0261101

遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークに基づくC/C複合材料の等温CVIプロセスパラメータ最適化モデル【JST・京大機械翻訳】

Optimization model for isothermal CVI process parameters for C/C composites based on genetic algorithm and neural network

著者 (3件)： Li Miaoling (School of Mechanical Engineering,Luoyang Institute of Science and Technology) ,  Tong Junfeng (College of Electrical Engineering and Automation,Luoyang Institute of Science and Technology) ,  Zhao Hongxia (School of Mechanical Engineering,Luoyang Institute of Science and Technology)
資料名： Fuhe Cailiao Xuebao  (Fuhe Cailiao Xuebao)
巻： 33  号： 11  ページ： 2666-2673  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2466A  ISSN： 1000-3851  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： 遺伝的アルゴリズムと誤差逆伝搬(GA-BP)ニューラルネットワークに基づく化学気相浸透(CVI)プロセスパラメータ最適化モデルを確立した。C/C複合材料を,新しい等温CVIプロセスによって調製した実験データによって評価し,そして,C/C複合材料の密度および密度均一性に及ぼす主要制御因子(堆積温度,前駆体ガス分圧および滞留時間)の影響を,解析した。このモデルの指導の下で、サンプルの期待密度と実測密度の最大誤差は6.2%を超えず、密度差の最大誤差は8.2%を超えない。実験結果は,このモデルが高精度と良好な汎化能力を持ち,CVIプロセスパラメータの最適化に用い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： 気相 ,  分圧 ,  *C/C複合材料 ,  汎化 ,  浸透 ,  滞留時間 ,  *プロセスパラメータ ,  *最適化 ,  制御系要素 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  前駆体 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 高精度 ,  密度差 ,  *最適化モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： C/C composites ,  chemical vapor infiltration ,  BP neural network ,  genetic algorithm ,  parameter optimization

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 遺伝的アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  複合材料 ,  CVI ,  プロセスパラメータ ,  最適化モデル