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J-GLOBAL ID：201602207841047509   整理番号：15A1291712

KPCA(カーネル主成分分析)RBFNNに基づくレーザ調整された溶接の性能予測【Powered by NICT】

Performance Prediction of Laser Tailored Welding Based on KPCA-RBFNN

著者 (2件)： Feng Zhihu (XiangTan Univ., Hu’nan, Xiangtan) ,  Zhang Liangfeng (Hunan Electrical couege of Technol., Changsha)
資料名： Jiguang Zazhi  (Jiguang Zazhi)
巻： 36  号： 8  ページ： 79-82  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2074A  ISSN： 0253-2743  CODEN： JIZAEE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： レーザ溶接の高精度レーザ技術の応用の焦点,レーザテーラー溶接のための性能予測モデルの低精度であるため,この論文では,レーザテーラー溶接性能のためのKPCA RBFNNに基づく予測モデルを提案した。レーザ期間溶接システムの作動原理を解析し,その後カーネル主成分分析を用いて溶接プロセスパラメータを最適化し,選択するのに使用され,RBF(動径基底関数)神経回路網の入力ベクトルとして採用した,最後に,レーザ溶接性能予測モデルをRBF(動径基底関数)ニューラルネットワークを用いて確立した。シミュレーションと試験の結果,提案したモデルは溶接のレーザテーラー溶接性能とプロセスパラメータの間の関係を記述し,レーザ溶接性能予測モデルを他のモデルよりも高い予測精度が得られることを示し,予測結果はレーザ溶接要員のための貴重な参考情報を提供することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 神経回路網 ,  プロセスパラメータ ,  ベクトル ,  *溶接 ,  レーザ溶接 ,  ニューラルネットワーク ,  予測モデル ,  動径基底関数 ,  *レーザ
準シソーラス用語： 予測精度 ,  動作原理 ,  レーザ技術 ,  高精度 ,  *性能予測 ,  *カーネル主成分分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーザの応用  (BD04100V)

タイトルに関連する用語 (5件)： KPCA ,  カーネル主成分分析 ,  レーザ ,  溶接 ,  性能予測