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J-GLOBAL ID：201702285021366289   整理番号：17A0065006

相対誤差平方和に基づくニューラルネットワーク予測器の疲労寿命を予測した。【JST・京大機械翻訳】

Neural Network Based on Sum Squared Relative Error to Predict the Multixial Fatigue Life of Magnesium Alloy

著者 (2件)： Xiong Ying (College of Mechanical Engineering, Zhejiang University of Technology) ,  Cen Kai (College of Mechanical Engineering, Zhejiang University of Technology)
資料名： Jixie Gongcheng Xuebao  (Jixie Gongcheng Xuebao)
巻： 52  号： 4  ページ： 73-81  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0292A  ISSN： 0577-6686  CODEN： CHHKA2  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： 相対誤差平方和(( SQUARED RELATIVE ERROR,SSRE)を誤差性能関数とする逆伝播(BP)ニューラルネットワークアルゴリズム(SSRE-BP)を提案した。3種類の異なるマグネシウム合金AZ31B,ZK60およびAZ61Aについて,単軸拉圧,,,45°および90°の非比例の4種類の異なる負荷経路における疲労寿命を予測した。平均二乗誤差(MSE)を誤差関数とする従来のBPニューラルネットワーク(MSE-BP)と臨界平面に基づくSWT疲労損傷モデル予測の結果との比較を行った。結果は,3つのマグネシウム合金材料の合計138の疲労データの中で,ニューラルネットワークの予測値は,3つの偏差の限界を除いて,それぞれ,16の群,13の群,および10の群の3つの偏差の範囲にあることを示した。2つのBPニューラルネットワークは,マグネシウム合金の疲労寿命を予測することができ,それは,SWT疲労モデルによって予測された寿命と比較して,精度を大幅に向上させることができた。その中で,SSRE-BPアルゴリズムの精度は従来のMSE-BPアルゴリズムよりも高い。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *疲れ寿命 ,  一軸 ,  臨界 ,  マグネシウム合金 ,  アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク ,  疲れ損傷 ,  誤差関数
準シソーラス用語： 予測値 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  平均二乗誤差 ,  ZK60 ,  AZ31B ,  *予測器 ,  *相対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： BP network ,  sum of squared relative error ,  magnesium alloy ,  fatigue life

分類 (9件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  粉体工学  (XD03010M) ,  排ガス処理  (PB02060U) ,  水文学一般  (DC07010R) ,  軸受  (QB01020W) ,  装置内の伝熱  (XD01030U) ,  平板  (HD03060Z) ,  果実とその加工品  (FJ11030Z) ,  管内流  (BC02090Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 相対誤差 ,  平方和 ,  ニューラルネットワーク ,  予測器 ,  疲労寿命 ,  予測