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J-GLOBAL ID：201702290385178986   整理番号：17A0363237

注射針のレーザ表面テキスチャード加工における機械加工された深さのモデル化【Powered by NICT】

Modeling of machined depth in laser surface texturing of medical needles

著者 (5件)： Wang Xingsheng (College of Engineering, Nanjing Agricultural University, 40 Dianjiangtai Road, Nanjing, Jiangsu 210031, PR China) ,  Wang Xingsheng (Department of Mechanical Engineering, Northwestern University, 2145 Sheridan Road, Evanston, IL 60208, USA) ,  Han Peidong (Department of Mechanical Engineering, Northwestern University, 2145 Sheridan Road, Evanston, IL 60208, USA) ,  Giovannini Marco (Department of Mechanical Engineering, Northwestern University, 2145 Sheridan Road, Evanston, IL 60208, USA) ,  Ehmann Kornel (Department of Mechanical Engineering, Northwestern University, 2145 Sheridan Road, Evanston, IL 60208, USA)
資料名： Precision Engineering  (Precision Engineering)
巻： 47  ページ： 10-18  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0734B  ISSN： 0141-6359  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,注射針のレーザ表面テクスチャリング(LST)におけるプロセスパラメータの実験的モデリングを検討した。最初に,実験は田口メソッドに基づいて行った。LSTで考慮したレーザプロセスパラメータは円周重なり,軸方向重複とoverscan数であった。LSTの加工深さの二次回帰モデルは実験結果に基づいて開発した。第二に,動径基底関数を用いた最小二乗サポートベクトルマシン(LS SVM)に基づく加工深さの予測モデルを同じ実験見本を用いて構築した。グリッド探索とleave-one-out交差検証を用いてLS-SVMモデルの最適パラメータを決定した。二次回帰モデルとLS-SVMモデルの間の比較を行った。実験は,LS-SVMモデルは二次回帰モデルよりも加工深さをより良く予測できることを示した。LS-SVMモデルの妥当性は,混合エッジを持つマイクロチャネルの生成によりチェックした。予測プロファイルは,実験プロファイルとよく一致したことが分かった。LS-SVMモデルは注射針上のマイクロチャネルの加工形状を予測するために使用できる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測モデル ,  *モデリング ,  回帰モデル ,  *レーザ ,  プロセスパラメータ ,  動径基底関数 ,  *テキスチャード加工 ,  マイクロチャネル ,  田口メソッド ,  *機械工作 ,  表面構造 ,  軸方向
準シソーラス用語： 最適パラメータ ,  最小二乗-サポートベクトルマシン ,  *注射針 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： レーザ表面テクスチャリング ,  医用針 ,  LS-SVM ,  加工深さの予測モデル

分類 (1件)： 特殊加工  (QC04000Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 注射針 ,  レーザ ,  テキスチャード加工 ,  機械加工 ,  モデル化