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J-GLOBAL ID：201702215717507483   整理番号：17A1645325

応答曲面法とニューラルネットワークを用いた加工プロセスエネルギー消費モデリング【Powered by NICT】

Machining process energy consumption modelling using response surface methodology and neural network

著者 (2件)： Li Xiaoxia (College of Informatics Huazhong Agricultural University Wuhan, China) ,  Lu Junyuan (Equipment Department Lohmann & Rauscher Medical products Co. Ltd. Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSCWD  ページ： 378-383  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械加工パラメータが機械加工プロセス中に消費されたエネルギーに影響を及ぼす。エネルギー消費のための信頼性の高い予測モデルは,工程計画段階中の加工パラメータを最適化することにより省エネルギーを達成するための産業を可能にするであろう。本論文では,エネルギー消費と加工パラメータの間の関係を特徴づける2準位最適化人工神経回路網モデリング法を提示した。第一レベルでは,人工神経回路網の入力は回帰分析により最適化した。第二レベルでは,人工神経回路網のパラメータを遺伝的シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムによって最適化した。法は実験データに基づいて試験し,その妥当性を確認した。実験結果は,このモデル化法は,与えられた加工パラメータのためのエネルギー消費のより正確な予測をもたらすことができることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測モデル ,  回帰分析 ,  省エネルギー ,  *ニューラルネットワーク ,  *モデリング ,  *応答曲面法 ,  機械工作 ,  *エネルギー消費 ,  信頼性 ,  工程計画 ,  最適化 ,  遺伝
準シソーラス用語： シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム ,  ニューラルネットワークモデリング ,  加工パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 燃焼理論  (XE04020H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 応答曲面法 ,  ニューラルネットワーク ,  加工プロセス ,  エネルギー消費 ,  モデリング