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J-GLOBAL ID：201702262101704213   整理番号：17A1827137

ハイブリッドバイオ粒子含浸コイア-ポリエステル複合材料の機械的挙動の最適化のための勾配に基づく直観的探索知能【Powered by NICT】

Gradient-based intuitive search intelligence for the optimization of mechanical behaviors in hybrid bioparticle-impregnated coir-polyester composites

著者 (3件)： Bharathiraja G. (C. Abdul Hakeem College of Engineering and Technology, Melvisharam - 632 509, India) ,  Jayabal S. (A.C. College of Engineering and Technology, Karaikudi - 630 003, India) ,  Kalyana Sundaram S. (A.C. College of Engineering and Technology, Karaikudi - 630 003, India)
資料名： Journal of Vinyl & Additive Technology  (Journal of Vinyl & Additive Technology)
巻： 23  号： 4  ページ： 275-283  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0979C  ISSN： 1083-5601  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本研究では,勾配に基づく直感的探索知能を用いたハイブリッドバイオ粒子含浸天然コイア-ポリエステル複合材料の機械的挙動の最適化に焦点を当てた。,籾殻と赤泥のような生体粒子は天然の緑色殻コイア繊維強化ポリエステルマトリックスに加えて,粒子強化材として用いた。引張,曲げ,および衝撃試験をASTM標準に従って調製した複合シート上に行った。統計的推論解析は複合材料の機械的挙動に及ぼす繊維長,繊維含有量,と粒子含有量の影響を研究した。製造パラメータと機械的挙動間の相関は多項式表現の観点からデータに基づく回帰モデリングを用いて形成された。機械的挙動の最適値は縮小勾配法と呼ばれる従来の最適化アルゴリズムを用いて得られた最適結果を得た後,機械的挙動について更に優れた値は直感的探索知能により個々に及び同時に検索した。探索の有効性は作製条件の与えられたセットの確認実験を用いて検証した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 補強材料 ,  引張 ,  ASTM規格 ,  多項式 ,  衝撃試験 ,  実証実験 ,  *複合材料 ,  赤泥 ,  統計的推定 ,  *最適化 ,  *含浸 ,  傾斜法
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  *力学的挙動 ,  *コイア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 充填剤,補強材  (YH05030J) ,  機械的性質  (YH02022L)

タイトルに関連する用語 (10件)： 含浸 ,  コイア ,  ポリエステル ,  複合材料 ,  機械的挙動 ,  最適化 ,  勾配 ,  直観 ,  探索 ,  知能