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J-GLOBAL ID:200902215239786632   整理番号:08A0618249

人工神経回路網モデルを用いた炭素繊維強化プラスチック(CFRP)の高速ドリル加工における剥離解析

Delamination analysis in high speed drilling of carbon fiber reinforced plastics (CFRP) using artificial neural network model
著者 (6件):
資料名:
巻: 29  号:ページ: 1768-1776  発行年: 2008年10月 
JST資料番号: A0495B  ISSN: 0264-1275  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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炭素繊維強化プラスチック(CFRP)は,航空宇宙産業応用に大変有用な材料である。剥離は,材料の構造完全性を低下させる繊維強化複合材のドリル加工に関する主要な問題である。本研究はCFRP板の入口でのドリル加工工程パラメータの関数として,剥離挙動の解析に焦点を当てた。高速ドリル加工での剥離解析を,影響する因子として主軸速度,供給速度及び点角を用いた人工神経回路網(ANN)モデルの開発によって実施した。誤差逆伝搬訓練アルゴリズム(EBPTA)を用いて訓練した多層予測先行ANN構成を,この目的のため採用した。ドリル加工実験を,ANN訓練のため入出力パターンとして役立つ超硬合金(等級k20)ドリルを用いて要因配置として行った。そのように開発されたANNモデルは,訓練と新しい試験入力パターンを表すことによって妥当なものにされている。妥当なものとなったANNモデルをその後,剥離挙動を解析するために,直接そして相互作用効果プロットを生出すために使った。シミュレーション結果は,剥離因子に及ぼすドリル加工工程パラメータの影響を解析するために,ANNモデルの有効性を図示した。解析はまた,ドリル加工中の剥離を制御する高速度を使う利点を証明した。Copyright 2008 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (1件):
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機械加工,仕上げ一般 

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