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J-GLOBAL ID：201702277356813591   整理番号：17A0662099

レーザ付加製造のためのレーザ誘起プラズマのサポートベクトル回帰を用いたリアルタイム組成モニタリング【Powered by NICT】

Real-Time Composition Monitoring Using Support Vector Regression of Laser-Induced Plasma for Laser Additive Manufacturing

著者 (4件)： Song Lijun (State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body) ,  Huang Wenkang (State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body) ,  Han Xu (State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body) ,  Mazumder Jyoti (Center for Laser Aided Intelligent Manufacturing, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 64  号： 1  ページ： 633-642  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  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： レーザ付加製造は,近年広く採用されている。しかし,他の重要な技術の進歩,製品品質をつくる背後のプロセス診断とプロセス制御遅れは挑戦的な問題を制御する。本研究では,処理パラメータに依存しないその場組成予測を達成するためにプロセスパラメータ条件カーネル関数を用いた操作パラメータ条件付きサポートベクトル回帰(SVR)法を提案した。レーザ誘起プラズマ,スペクトル線強度比,スペクトル線強度比とスペクトル積分強度の両方の二種類の特徴はSVRを訓練するために使用した。検量線法,部分最小二乗回帰及び人工神経回路網を用いた組成測定も比較のために行った。結果は,入力としてスペクトル線強度比とスペクトル積分強度の両方を持つSVRは高次元空間での線形分離可能点クラスタのために最良の性能を持つことを示した。レーザパワーに依存しない組成予測が達成され,リアルタイム組成予測を検証した。操作パラメータ条件SVRはより正確な,より普遍的な,運転パラメータに依存しない予測を提供することを証明した。さらに,操作パラメータ条件SVRはレーザ付加的製造プロセスの実時間組成監視のための潜在的なデータ駆動ベースアプローチを提供する。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： レーザ出力 ,  積分 ,  プロセス制御 ,  *レーザ ,  予測 ,  線形性 ,  スペクトル線強度 ,  プロセスパラメータ ,  *レーザプラズマ ,  スペクトル ,  製品品質 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 操作パラメータ ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (7件)： レーザ ,  付加製造 ,  レーザ誘起プラズマ ,  サポートベクトル回帰 ,  リアルタイム ,  組成 ,  モニタリング