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J-GLOBAL ID:201602285726399448   整理番号:16A0904843

ラフ集合理論の翼のパラメータ最適化方法の研究に基づく【JST・京大機械翻訳】

Method of Airfoil Selection in Wing Design Using Rough Set Theory
著者 (6件):
資料名:
巻:号:ページ: 87-93,111  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2913A  ISSN: 1674-8190  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)
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翼を設計する際には,通常,多目標意思決定を行う必要があるが,一方ではトレーニング翼翼採取の先験的経験が不足し,更なる研究が必要となる,従って翼形の選択規則を得た。国内外にすでにあるトレーニング翼翼の使用状況を分析し,ラフ集合理論における重要性と条件情報エントロピーに基づく結合重みを決定する方法を用いて,翼のスキーム設計段階で翼の選択方法を提案した;3つのセグメンテーションの方法を翼の性能指標で離散化する時の得失およびその原因を比較分析し,用例を結合し適用性の検証を行った。結果:有限データ条件の下では,2割込み方法は比較の適切な属性を離散化する方法である。提案の方法が持つ価値を用いて,航空機の設計案段階の翼形の選択および翼の空力設計に対して参考意義を持つ。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (3件):
分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  パターン認識 
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タイトルに関連する用語
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