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J-GLOBAL ID：201802232838565582   整理番号：18A1621978

機械学習アルゴリズムに基づく偏心軸要素の自動組立【JST・京大機械翻訳】

Automatic Assembly of Eccentric Shaft Component Based on the Machine Learning Algorithm

著者 (2件)： Jian Zhang (BeiHang University, School of Mechanical Engineering, Beijing, China) ,  Lei HuLei (BeiHang University, School of Mechanical Engineering, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSEC  ページ： 806-809  発行年： 2017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： 機械学習アルゴリズムに基づく組立戦略を提案して,高精度RV速度減速機における偏心部品の実用的組立における困難性に対処した。偏心軸穴の単純化モデルを構築し,組立プロセスにおける可能な接触状態を解析した。次に,機械学習アルゴリズムの基本原理を紹介し,教師つき学習による軸穴組立法を提唱した。最後に,組立ロボットのためのプラットフォームを構築して,力特性情報でテストして,試験結果はこの組立戦略の良い効果を示した。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： 教師つき学習 ,  組立工程 ,  *偏心 ,  減速装置 ,  *学習アルゴリズム ,  *自動組立 ,  組立ロボット ,  簡素化
準シソーラス用語： 高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  アルゴリズム ,  偏心軸 ,  要素 ,  自動組立