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J-GLOBAL ID：201702264114430813   整理番号：17A1209947

自然触発型最適化アルゴリズムを用いたクランク-ロッカーリンク機構の無欠陥最適合成【Powered by NICT】

Defect-free optimal synthesis of crank-rocker linkage using nature-inspired optimization algorithms

著者 (3件)： Singh Ramanpreet (Department of Mechanical Engineering, Malaviya National Institute of Technology Jaipur, 302017, India) ,  Chaudhary Himanshu (Department of Mechanical Engineering, Malaviya National Institute of Technology Jaipur, 302017, India) ,  Singh Amit K (Department of Mechanical Engineering, Malaviya National Institute of Technology Jaipur, 302017, India)
資料名： Mechanism and Machine Theory  (Mechanism and Machine Theory)
巻： 116  ページ： 105-122  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0947A  ISSN： 0094-114X  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)

抄録/ポイント： 必要十分制約数の減少を用いたヒト膝外骨格の合成を提案した。提案したヒトの膝外骨格は,所定の軌道に沿ってその結合器点を移動正確に欠陥のないクランク-ロッカー機構から構成されている。制約の提案した低減数に基づくクランク-ロッカー機構を合成するために,最適化問題は,機構を合成するために定式化した。教育学習ベース最適化(TLBO)に基づくアルゴリズムは,この高度に非線形な最適化問題を解くために提示した。最適化を発生させ,規定された軌道の間の誤差を最小化し,同時に合成機構におけるいかなる欠陥を回避した。ペナルティ法を全ての制約を管理するために使用されている。ヒト膝屈曲/伸展の現実的な非自明な例に加えて,直線軌道は,すべての欠陥のない平面クランク-ロッカーリンク機構の最適合成における精密化方式の有効性を示すために考察した。最適化問題を遺伝的アルゴリズム(GA),粒子群最適化アルゴリズム(PSO),教育学習ベース最適化(TLBO)アルゴリズムのような確立された自然にヒントを得たアルゴリズムを用いて解いた。TLBOはここで用いた他のアルゴリズムよりも計算的により効率的であることが分かった。さらに,提案したヒトの膝外骨格モデルは,一歩行サイクルの実験的に検証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *最適化 ,  ヒト ,  精密化 ,  定式化 ,  *アルゴリズム ,  外骨格 ,  遺伝的アルゴリズム ,  教育 ,  *クランク ,  ペナルティ法 ,  学習 ,  *リンク機構 ,  最適化問題
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： クランクロッカー連鎖 ,  TLBOアルゴリズム ,  機構合成 ,  経路合成 ,  膝機構 ,  欠陥整流

分類 (1件)： 運動機構  (QB01080K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化アルゴリズム ,  クランク ,  リンク ,  欠陥