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J-GLOBAL ID：201502204324086069   整理番号：15A1348842

人工神経回路網を用いた岩石のCerchar摩耗度指数の推定に関するアコースティックエミッションの役割についての事前研究

A preliminary study on the role of acoustic emission on inferring Cerchar abrasivity index of rocks using artificial neural network

著者 (5件)： PEREZ S (Deep Exploration Technologies Cooperative Res. Centre, School of Civil, Environmental & Mining Engineering, Univ. of ...) ,  PEREZ S (School of Civil, Environmental & Mining Engineering, Univ. of Adelaide, Adelaide, SA 5005, AUS) ,  KARAKUS M (Deep Exploration Technologies Cooperative Res. Centre, School of Civil, Environmental & Mining Engineering, Univ. of ...) ,  KARAKUS M (School of Civil, Environmental & Mining Engineering, Univ. of Adelaide, Adelaide, SA 5005, AUS) ,  SEPULVEDA E (School of Civil, Environmental & Mining Engineering, Univ. of Adelaide, Adelaide, SA 5005, AUS)
資料名： Wear  (Wear)
巻： 344-345  ページ： 1-8  発行年： 2015年12月15日 
JST資料番号： E0377A  ISSN： 0043-1648  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)

抄録/ポイント： 掘削作業工具の摩耗率は,岩石の切削中とドリル加工中のそれらの岩石の摩耗性に緊密に関連している。その工具の接触面積の摩耗による増加に伴って,その比切削エネルギーも増加するであろうし,また,それは,その掘削工具の総体的な消費に直接影響している。新しい人工知能(AI)ベースモデルを開発した。そのモデルは,Cerchar摩耗度指数(CAI)によって推定される岩石の摩耗性の主なインジケータとして,アコースティックエミッション(AE)と岩石特性を活用している。42HRCと56HRCの硬化鋼を用いて,引かき試験を行いながら,AEセンサを,Cerchar試験装置とその課題となる岩石の両方に設定する。人工神経回路網(ANN)モデリングの実施に先行して,ガンマ試験とV-比率解析を通して,その独立変数の選択を行った。結果として,試験パラメータ(すなわち,単軸性圧縮強さ,Young率,石英含有量,ピンの硬度)に加えて,現象の総数及び信号の平方自乗平均値(rms値)などのようなAEパラメータが,CAIを正確に予測するために必要な最適なモデル入力の組合せであることを明らかにする。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *掘削機 ,  *工具摩耗 ,  *摩耗特性 ,  *トライボロジー ,  岩石 ,  アブレシブ摩耗 ,  摩耗率 ,  アコースティックエミッション ,  圧縮強さ ,  Young率 ,  石英 ,  硬度 ,  実効値 ,  パラメータ推定 ,  焼入鋼 ,  引かき試験
準シソーラス用語： *音響モニタリング ,  後方散乱電子回折 ,  事前評価 ,  人工神経回路網 ,  独立変数 ,  摩耗抵抗指数

分類 (4件)： 掘削機械  (QE03030E) ,  機械的性質  (WB02030U) ,  潤滑一般  (QB02010S) ,  金属の機械的性質  (BL01022T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 人工神経回路網 ,  岩石 ,  摩耗 ,  指数 ,  推定 ,  アコースティックエミッション ,  役割 ,  研究