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J-GLOBAL ID：201702266308630836   整理番号：17A0735616

関連度とKRIGINGモデルに基づく射出成形ロバスト最適化設計【JST・京大機械翻訳】

Robust Design of Injection Moulding Based on Relation Degree and Kriging Model

著者 (5件)： HUANG Feng-li (School of Mechanical and Electrical Engineering,Jiaxing University) ,  WANG Yan-min (School of Mechanical Engineering,Tongji University) ,  XU Jin-hong (School of Mechanical Engineering,Tongji University) ,  GU Jin-mei (School of Mechanical Engineering,Tongji University) ,  LOU Yong-jian (School of Mechanical Engineering,Tongji University)
資料名： Zhongguo Suliao  (Zhongguo Suliao)
巻： 23  号： 5  ページ： 70-75  発行年： 2009年 
JST資料番号： C2259A  ISSN： 1001-9278  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： 射出成形プロセスのパラメータ設計は,多くの影響因子と非線形性の最適化問題である。しかし、既存の研究では、ランダム要素の変動が成形品質に与える影響を考慮することは少ない。この問題に対して、最大反り変形量を成形品質指標とし、関連度とKRIGINGモデルに基づく射出成形過程のロバスト最適化方法を提案し、この方法は成形品質の要求を満たす前提で、自動的にSIGMAのレベルを調整することができ、ロバスト最適化を行うことができる。ロバスト最適化後のプロセスパラメータと均一直交試験の最適パラメータをそれぞれ数値シミュレーションにより検証し、最大反り値(最大歪み値は6倍の最大標準偏差を加える)は3.26%減少した。実際の射出成形実験により、プラスチック部品の品質が安定し、寸法精度が高いことが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 標準偏差 ,  最適化問題 ,  シミュレーション ,  *モデル ,  品質 ,  *射出成形 ,  非線形性 ,  寸法精度 ,  プロセスパラメータ
準シソーラス用語： プラスチック部品 ,  数値シミュレーション ,  最適パラメータ ,  成形品 ,  影響因子 ,  パラメータ設計 ,  *ロバスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： injection moulding ,  robust design ,  Kriging model ,  relation degree

分類 (1件)： 数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 関連度 ,  Krigingモデル ,  射出成形 ,  ロバスト最適化 ,  設計