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J-GLOBAL ID：201702211174597025   整理番号：17A1338225

SOMニューラルネットワークと複合相関係数に基づいて,工作機械の主軸温度測定点の最適化を行った。【JST・京大機械翻訳】

Optimal Selection of Temperature Measuring Points for Spindle of Machine Tool Based on Method of Combining SOM Neural Network and Multiple Correlation Coefficient

著者 (2件)： Wang Zhanzhong (石家庄鉄道大学机械工程学院,河北石家庄,050043) ,  Sun Shaohua (石家庄鉄道大学机械工程学院,河北石家庄,050043)
資料名： Shijiazhuang Tiedao Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Shijiazhuang Tiedao Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 30  号： 1  ページ： 95-98  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3619A  ISSN： 2095-0373  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： SOM神経回路網と複合相関係数に基づく温度測定点の最適化アルゴリズムを提案し、SV-48垂直加工センターの主軸温度測定点の最適化スクリーニングに応用した。最初に,温度センサとZ軸変位センサを主軸上に配置し,有限要素解析に基づいて,一連の温度とZ軸の熱変位のシミュレーションデータを得た。次に,温度データをSOMニューラルネットワークのクラスタ化クラスタに入力した。最後に,クラスタ化の温度値と主軸のZ軸の熱誤差を,多重相関法によって適合させて,工作機械の熱感受性点を決定した。研究結果により、この方法は分かりやすく、温度測定点の数量を有効に減少させることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *工作機械 ,  神経回路網 ,  温度センサ ,  *主軸 ,  クラスタ化 ,  *ニューラルネットワーク ,  *温度測定 ,  クラスタ ,  *相関係数 ,  *最適化 ,  多重化
準シソーラス用語： 熱変位 ,  有限要素解析 ,  変位センサ ,  最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： SOM neural network ,  multiple correlation coefficient ,  the thermal sensitive points ,  optimization algorithm

分類 (2件)： 切削一般  (QC02010V) ,  工作機械要素,ジグ,チャック  (QC01020Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： SOM ,  ニューラルネットワーク ,  相関係数 ,  工作機械 ,  主軸 ,  温度測定 ,  最適化