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文献
J-GLOBAL ID：201702252706360424
整理番号：17A1510130
フレキシブル機構の過渡的確率論的解析のための動的ニューラルネットワーク法に基づく改良されたPSO(粒子群最適化)とBRアルゴリズム【Powered by NICT】
Dynamic neural network method-based improved PSO and BR algorithms for transient probabilistic analysis of flexible mechanism
Song Lu-Kai
(School of Energy and Power Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China)
,
Fei Cheng-Wei
(School of Energy and Power Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China)
,
Fei Cheng-Wei
(Department of Mechanical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong, China)
,
Bai Guang-Chen
(School of Energy and Power Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China)
,
Yu Lin-Chong
(School of Mechanical and Automotive Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen 361000, China)
資料名：
Advanced Engineering Informatics
(Advanced Engineering Informatics)
巻： 33 ページ： 144-153 発行年： 2017年
JST資料番号： T0593A ISSN： 1474-0346 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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