文献

J-GLOBAL ID：201302285910280286   整理番号：13A0757529

ボールバニシ仕上法の回帰分析とニューラルネットワークによる予測モデリング

Predictive Modelling of Ball Burnishing Process Using Regression Analysis and Neural Network

著者 (4件)： ESME Ugur (Mersin Univ., TUR) ,  KULEKCI Mustafa Kemal (Mersin Univ., Mersin, TUR) ,  OZGUN Sueda (Mersin Univ. Gulnar Vocational School, TUR) ,  KAZANCOGLU Yigit (Izmir Univ. Economics, TUR)
資料名： Materials Testing  (Materials Testing)
巻： 55  号： 3  ページ： 187-192  発行年： 2013年 
JST資料番号： D0278A  ISSN： 0025-5300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ボールバニシ仕上における表面粗さを回帰分析とニューラルネットワークで予測する法について検討した。両予測法の表面粗さ値と要因配置実験値を比較した。鍛造7075アルミニウム合金の表面粗さに及ぼすバニシ仕上因子の影響を測定した。応答(出力)変数として表面粗さを,入力因子としてバニシ仕上力,パス数,送り速度,バニシ仕上速度を選んだ。その結果,入力因子の優先順位が判明し,パス数とともに送り速度を増加させると,粗さは増加するが,送りとバニシ仕上の速度の影響は小さいことなどが判った。両モデリングを適用すると,表面粗さを正確に予測することができるが,ニューラルネットワークによる予測値は実験値に近いことなども明らかになった。

シソーラス用語： *回帰分析 ,  *ニューラルネットワーク ,  *予測モデル ,  アルミニウム合金 ,  表面粗さ ,  出力 ,  入力 ,  パラメータ ,  銅含有合金 ,  マグネシウム含有合金 ,  亜鉛含有合金 ,  三次元 ,  球 ,  *バニシ仕上 ,  鍛造品 ,  加工面
準シソーラス用語： *ボールバニシ仕上

分類 (1件)： その他の塑性加工  (WC04090Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ボール ,  バニシ仕上 ,  回帰分析 ,  ニューラルネットワーク ,  予測 ,  モデリング