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J-GLOBAL ID：201602267937635160   整理番号：16A0071186

振動押出PE HD/PE LD予測モデルとその応用【Powered by NICT】

Vibration Extrusion PE-HD/PE-LD Forecasting Model and Its Application

著者 (5件)： Chen Xuefeng (Dep. of Mechanical & Electrical Engineering, Shunde Polytechnic, Shunde) ,  Xu Yansheng (Dep. of Mechanical & Electrical Engineering, Shunde Polytechnic, Shunde) ,  Hu Jianguo (Dep. of Mechanical & Electrical Engineering, Shunde Polytechnic, Shunde) ,  Xu Zhongming (Dep. of Mechanical & Electrical Engineering, Shunde Polytechnic, Shunde) ,  Yin Xiaochun (National Engineering Res. Center of Novel Equipment for Polymer Processing, South China Univ. of Technol., The Key ...)
資料名： Gongcheng Suliao Yingyong  (Gongcheng Suliao Yingyong)
巻： 43  号： 2  ページ： 55-59  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2099A  ISSN： 1001-3539  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： BPニューラルネットワークに基づいて,高密度ポリエチレン(PE-HD)と低密度ポリエチレン(PE-LD)の振動押出プロセスを研究した。高効率,簡単で正確な非線形写像関係を出力係数関係式として,入力因子と押出スエルとしてスクリュー速度,振動及び金型であったが,確立された圧力とパワーであった。押出プロセスパラメータの最適化のための基礎を提供し,押出加工の品質を制御する。実験結果は,BPニューラルネットワークモデルはポリマー押出パラメータの処理特性を良く予測できることを示した。ニューラルネットワークモデルは,高精度,高速,適応特性の利点を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： プロセスパラメータ ,  写像 ,  ねじ ,  高密度ポリエチレン ,  最適化 ,  金型 ,  低密度ポリエチレン ,  *予測モデル ,  高速度 ,  仕事率 ,  重合体
準シソーラス用語： 高精度 ,  神経回路網モデル ,  高効率 ,  逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 射出成形  (YH04050Y) ,  成形工程とその装置一般  (YH04030C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 押出 ,  PE ,  HD ,  LD ,  予測モデル ,  応用