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J-GLOBAL ID:201702252706360424   整理番号:17A1510130

フレキシブル機構の過渡的確率論的解析のための動的ニューラルネットワーク法に基づく改良されたPSO(粒子群最適化)とBRアルゴリズム【Powered by NICT】

Dynamic neural network method-based improved PSO and BR algorithms for transient probabilistic analysis of flexible mechanism
著者 (5件):
資料名:
巻: 33  ページ: 144-153  発行年: 2017年 
JST資料番号: T0593A  ISSN: 1474-0346  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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柔軟機構の過渡的確率論的解析の計算効率と精度を改善するために,動的ニューラルネットワーク法(DNNM)に基づく改良された粒子群最適化(PSO)/Bayes正規化(BR)(PSO/BR DNNMと呼ぶ)は極値応答表面法(ERSM)と人工ニューラルネットワーク(ANN)の統合を開発しDNNMに基づいて提案した。DNNMの数学モデルをERSMを調べる基礎上のANN(人工ニューラルネットワーク)に基づいて確立した。柔軟機構の限界状態関数の高い非線形性と強い結合特性を目指して,PSO/BR DNNM関数の正確な重みとしきい値は改善PSO(粒子群最適化)に基づく初期重みとしきい値を探索及びBRベース訓練評価関数による最終重みとしきい値を訓練することにより検討した。二リンク柔軟ロボットマニピュレータ(TFRM)の確率論的解析は,提案した方法を用いて調べた。TFRMの信頼性度,分布特性と主要因子(断面寸法リンク2)が得られ,それは,より効果的なTFRM設計に有用な参考を提供する。三つの方法(モンテカルロ法,DNNM,PSO/BR DNNM)の比較により,許容できる計算精度を維持しながらPSO/BR DNNMは柔軟な機構確率論的解析の確率を再形成すると計算効率を改善することを実証した。さらに,提案した方法は,柔軟な機構の信頼性ベース設計最適化のための有用な洞察を提供し,それによって機械的信頼性設計の理論と方法を濃縮した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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人工知能 

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