文献

J-GLOBAL ID：201702233491294881   整理番号：17A0161154

多目的遺伝的アルゴリズムに基づく高速軌道車の動力学モデルパラメータの修正に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Parameter Updating of High Mobility Tracked Vehicle Dynamic Model Based on Multi-objective Genetic Algorithm

著者 (3件)： Wang Qinlong (Department of Mechanical Engineering, Academy of Armored Forces Engineering) ,  Wang Hongyan (Department of Mechanical Engineering, Academy of Armored Forces Engineering) ,  Rui Qiang (Department of Mechanical Engineering, Academy of Armored Forces Engineering)
資料名： Binggong Xuebao  (Binggong Xuebao)
巻： 37  号： 6  ページ： 969-978  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2399A  ISSN： 1000-1093  CODEN： BIXUD9  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： 高速軌道車の多体動力学モデルのシミュレーション結果の精度を改善するために,モデルパラメータの修正法を研究した。高速鉄道車両の多体動力学モデルを確立し,その運転条件の統計的法則に従って,パラメータとして水と水の比率を選択することによって,走行条件を選択した。モデルパラメータの修正前のシミュレーション結果と試験結果を比較し,修正目的関数の式を示した。直交実験設計によって,目的関数に影響を及ぼす修正モデルパラメータを選択した。修正効率と低計算量の問題を解決するために,修正パラメータと目的関数の間の関係に基づくRBFニューラルネットワークモデルを確立した。目的関数の修正パラメータの変化規則を分析することによって,多目的遺伝的アルゴリズムNSGA-IIを用いて,2つの運転条件の下でモデルパラメータを修正して,最終的解を決定した。研究結果により,動力学モデルのシミュレーション結果の精度は改善され,そして,この修正方法の有効性を証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高速鉄道 ,  直交性 ,  実験計画法 ,  走行 ,  計算量 ,  シミュレーション ,  目的関数 ,  *高速度
準シソーラス用語： *動力学モデル ,  NSGA-II ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  運転条件 ,  マルチボディダイナミクス ,  *モデルパラメータ ,  *多目的遺伝的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ordnance science and technology ,  high mobility tracked vehicle ,  parameter updating ,  multi-objective genetic algorithm ,  radial basis function neural network

分類 (9件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  製造工程とその装置  (YH03000O) ,  その他の船舶  (QJ05030H) ,  トラクタ,トレーラ  (QG05040J) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R) ,  振動,乗心地  (QG02030D) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  洪水対策  (RC12040I) ,  船舶設計  (QJ03010X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多目的遺伝的アルゴリズム ,  軌道 ,  動力学モデル ,  パラメータ ,  研究