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J-GLOBAL ID：201702212347457839   整理番号：17A0066514

採油ポンプの固定子ゴム配合最適化設計の遺伝的ニューラルネットワーク予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of optimization design of progressing cavity pump stator rubber formulation using genetic algorithm neural network

著者 (4件)： Luo Xuan (Machinery Institute,Shenyang Institute of Engineering) ,  Sun Changqing (Machinery Institute,Shenyang Institute of Engineering) ,  Liu Jintao (Machinery Institute,Shenyang Institute of Engineering) ,  Xu Ling (Machinery Institute,Shenyang Institute of Engineering)
資料名： Hecheng Xiangjiao Gongye  (Hecheng Xiangjiao Gongye)
巻： 39  号： 5  ページ： 381-385  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2122A  ISSN： 1000-1255  CODEN： HXGOEA  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： 採油(PCP)固定子ゴムの機械的性質を研究し,遺伝的アルゴリズムを用いて,遺伝的アルゴリズムに基づく最適化誤差逆伝播ニューラルネットワークアルゴリズムを開発した。PCP固定子ゴムの組成と機械的性質の間の最適化モデルを確立した。遺伝的ニューラルネットワークモデルを用いて,PCP固定子ゴムの機械的性質を予測し,測定値と比較した。結果により,PCP固定子ゴムの組成と機械的性質の間の最適化モデルのパラメータは,以下の通りであった。重みの初期化範囲は[-1,1]であり,個体群サイズは50,最大進化世代数は100,選択率は0であった。09,交叉率は0であった。6,突然変異率は0であった。05.NBRの量が197PHR、硫黄の使用量が4PHR、促進剤CZの使用量が1である。5PHRとカーボンブラックの含有量が20PHRのとき,PCPの固定化ゴムの引張強さは最大値に達した。5MPA,破断伸度は710%%,破断強さは158KN/Mであった。遺伝的ニューラルネットワークを適用して,PCP固定子ゴムの最適設計を達成した。PCP固定子ゴムの機械的性質の実測値と遺伝的ニューラルネットワークモデルの予測値の相対誤差は±5%以内であった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *固定子 ,  引張強さ ,  *採油 ,  硫黄 ,  *最適設計 ,  個体群 ,  機械的性質 ,  カーボンブラック ,  *遺伝 ,  破断強さ ,  遺伝的アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  最適化モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： progressing cavity pump ,  stator rubber ,  rubber formulation design ,  genetic algorithm neural network ,  Matlab software

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 採油ポンプ ,  固定子 ,  ゴム ,  配合 ,  最適化設計 ,  ニューラルネットワーク ,  予測