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J-GLOBAL ID：201702223503313971   整理番号：17A0506316

数値および人工神経回路網法を用いた調質圧延における圧延力の予測

Prediction of roll force in skin pass rolling using numerical and artificial neural network methods

著者 (3件)： MAHMOODKHANI Y. (Univ. Waterloo, Ontario, CAN) ,  WELLS M. A. (Univ. Waterloo, Ontario, CAN) ,  SONG G. (POSCO, Gyeongbuk, KOR)
資料名： Ironmaking & Steelmaking  (Ironmaking & Steelmaking)
巻： 44  号： 4  ページ： 281-286  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0314B  ISSN： 0301-9233  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動車の省エネルギーに有効な軽量化に対して,高強度鋼の利用が主体的になってきた。その薄板の製造における最終段階として調質圧延が行われるが,このプロセスでは微小変形の制御が重要である。本研究においては,この制御で必要な圧延力の予測を迅速に行なう技術の開発を行なった。この技術は有限要素法(FEM)と人工神経回路網法(ANN)を組み合わせたことを特徴としている。材料物性値の特定とモデルの構築を行ない,FEMとANNによる解析を実施した。この解析から,計算から得た摩擦係数と実測の圧延力との間にべき乗則があることを見出し,これによる摩擦力の予測は高速かつ高精度であることを示した。

シソーラス用語： *高強度鋼 ,  *調質圧延 ,  *圧延荷重 ,  有限要素法 ,  ニューラルネットワーク ,  数値解析 ,  予測 ,  摩擦係数
準シソーラス用語： 人工神経回路網

分類 (1件)： 圧延基礎理論  (WC06020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 数値 ,  人工神経回路網 ,  調質圧延 ,  圧延力 ,  予測