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J-GLOBAL ID：201802232571788347   整理番号：18A0860030

質量流量推定とDEMシミュレーションを用いたバルク材料の最適投与【JST・京大機械翻訳】

Optimal dosing of bulk material using mass-flow estimation and DEM simulation

著者 (4件)： Chadha Gavneet Singh (Department of Automation Technology, South Westphalia University of Applied Sciences, Soest, Germany) ,  Westbrink Fabian (Department of Automation Technology, South Westphalia University of Applied Sciences, Soest, Germany) ,  Schutte Thomas (Department of Automation Technology, South Westphalia University of Applied Sciences, Soest, Germany) ,  Schwung Andreas (Department of Automation Technology, South Westphalia University of Applied Sciences, Soest, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIT  ページ： 256-261  発行年： 2018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： 本論文は,バルク材料の粗くて微細な投与のための新しい方法論を提示する。本研究で考慮した投与システムは,周波数インバータにより制御された非同期モータにより駆動される6つのチャンバを持つ回転弁である。最適な粗い投与のためのアプローチは,閉ループ制御設計が開発されているバルク材料の複数のチャンバーに対するマスフロー推定に基づいている。微細な投与のために,回転弁システムの離散要素法シミュレーションを実行して,回転弁の単一チャンバーのための質量流れを推定した。単位度開口角度当たりの質量流量の推定は,人工ニューラルネットワークの助けを借りて関数として表現される。質量流量推定結果は,バルクGood研究所プラントの制御システムにおいて実行され,実験結果は,最適バルク投与に対して良好な精度を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *シミュレーション ,  フィードバック制御 ,  プラント ,  開口 ,  *投与 ,  *質量流量 ,  制御系 ,  周波数
準シソーラス用語： 離散要素法 ,  チャンバ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 質量流量 ,  推定 ,  DEM ,  シミュレーション ,  バルク材料 ,  投与