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J-GLOBAL ID：201702228441922113   整理番号：17A1976006

Pareto最適化原理に基づく掘削機の掘削パラメータの多目的最適化についての最適化を行った。【JST・京大機械翻訳】

Multi-objective Optimization of Drilling Parameters Based on Pareto Optimality

著者 (4件)： Wang Kai (東北大学机械工程与自動化学院,沈陽,110819) ,  Wang Rongpeng (東北大学机械工程与自動化学院,沈陽,110819) ,  Liu Yu (東北大学机械工程与自動化学院,沈陽,110819) ,  Song Guiqiu (東北大学机械工程与自動化学院,沈陽,110819)
資料名： Zhongguo Jixie Gongcheng  (Zhongguo Jixie Gongcheng)
巻： 28  号： 13  ページ： 1580-1587  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2243A  ISSN： 1004-132X  CODEN： ZJGOE8  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： ある種の二方向管掘削機に対して、Pareto最適原理に基づく掘削パラメータの多目的最適化方法を提案した。掘削機の性能と運転条件に従って,ビット比に及ぼす水力の影響を考慮して,掘削パラメータの最適化モデルを確立した。ペナルティ関数処理の制約条件の不足に対して、改良拘束条件の処理策略を導入し、ニッチに基づく混雑度値の計算方法及び適応交差と突然変異演算子を提案した。改良したアルゴリズムの性能を試験し,改良したアルゴリズムを実際の掘削プロジェクトに基づく掘削機の掘削パラメータの最適化モデルを解くために用いた。研究結果は以下を示す。NSGA-IIおよびMOPSOアルゴリズムと比較して,改良アルゴリズムは,試験問題を解くとき,より良い収束性および分散性を持った。改良アルゴリズムを用いて実際の問題を解く時に得られたPareto先端解集合の分布は均一であり、しかも機械の掘削速度を有効に高め、ドリルの寿命を延長し、ビットの比エネルギーを下げた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *掘削機 ,  ペナルティ関数 ,  束縛条件 ,  *掘削パラメータ ,  *最適化 ,  ドリル
準シソーラス用語： NSGA-II ,  突然変異演算子 ,  混雑度 ,  最適化モデル ,  運転条件 ,  *Pareto最適 ,  *多目的最適化 ,  *Pareto最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： drilling machine ,  drilling parameter ,  constrained-multi-objective optimization with evolutionary algorithm ,  constrained-dominated principle ,  Pareto optimal solution

分類 (4件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  発電一般  (NB03010W) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： Pareto最適化 ,  原理 ,  掘削機 ,  掘削パラメータ ,  多目的最適化 ,  最適化