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J-GLOBAL ID：201702233452072461   整理番号：17A1776564

分散を考慮した油圧パイプラインを満たすために時間を予測する方法【Powered by NICT】

A method of predicting the time to fill the hydraulic pipeline considering variance

著者 (3件)： Obayashi Kaoru (Development Division, Komatsu Ltd., Kanagawa, Japan) ,  Hasama Yuka (Development Division, Komatsu Ltd., Kanagawa, Japan) ,  Saito Yoshiaki (Development Division, Komatsu Ltd., Kanagawa, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SICE  ページ： 1347-1350  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： クラッチピストンに接続した水圧管の充填した油は建設機械の変速機クラッチエンゲージメントに影響を及ぼす。シフト制御を改善するために,著者らは油(以下充填時間と呼ばれる)を持つ管を埋めるために精密な時間をする必要がある。しかし,油動力学は,充填時間高精度を予測することを困難にする非線形性を持つ。,充填時間は実際に充填時間を推定する,分散を持つことを含む分散は制御パラメータを考慮した定量的に必要である。それ故,本研究の目的は,水圧管の充填した油の量を計算し,分散を含む充填時間を予測する方法を検討することである。流量モデルを推定するモデルを作成するための神経回路網モデルを使用し,粒子と充填時間の分散を表現する手法を提案した。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： 流量 ,  建設機械 ,  非線形性 ,  変速装置 ,  *油圧
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  制御パラメータ ,  高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 油圧 ,  パイプライン ,  予測