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J-GLOBAL ID：201702232578570481   整理番号：17A0201198

大気圧シミュレーションシステムの大データ反復学習制御アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research of big data iterative learning control algorithm for air pressure simulation system

著者 (3件)： Qu Guoqing (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University) ,  Chen Chunjun (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University) ,  Yan Zhongkui (School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University)
資料名： Tiedao Kexue Yugongcheng Xuebao  (Tiedao Kexue Yugongcheng Xuebao)
巻： 13  号： 10  ページ： 1886-1890  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3009A  ISSN： 1672-7029  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： 高速列車内の気圧変動と乗客乗り心地の関係を検討するために,重複内の気圧変動を再現するための気圧シミュレーションシステムを設計した。SIMULINKとAMESIMソフトウェアの共同シミュレーション技術を用いて,システムのシミュレーションモデルを確立した。大規模データに基づく反復学習制御アルゴリズムを提案し,システムの履歴データを用いて,反復学習制御アルゴリズムの制御入力の初期値を計算し,次に,動的反復学習を実行した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが制御システムの収束速度を改善し,システムの動的性能を改善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： シミュレーションモデル ,  *シミュレーション ,  気圧変動 ,  *アルゴリズム ,  乗客 ,  制御系 ,  乗り心地 ,  収束速度 ,  制御入力 ,  Simulink ,  高速列車 ,  *制御アルゴリズム
準シソーラス用語： 大規模データ ,  *反復学習 ,  *シミュレーションシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： high-speed train ,  air pressure simulation ,  iterative learning control ,  big data ,  convergence speed

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大気圧 ,  シミュレーションシステム ,  反復学習制御 ,  アルゴリズム ,  研究