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J-GLOBAL ID：201802234017014764   整理番号：18A0861144

知的生産に向けた都市鉄道車両のための組立プロセスの知的設計と最適化【JST・京大機械翻訳】

Intelligent design and optimization of assembly process for urban rail vehicle oriented to intelligent manufacturing

著者 (4件)： Tong Xiaoying (School of Mechanical Engineering, Dalian Jiaotong University, Dalian, China) ,  Teng Ruifei (School of Mechanical Engineering, Dalian Jiaotong University, Dalian, China) ,  Sun Li (School of Mechanical Engineering, Dalian Jiaotong University, Dalian, China) ,  Guan Tianmin (School of Mechanical Engineering, Dalian Jiaotong University, Dalian, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SMILE  ページ： 38-42  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： プロセス知的設計と最適化は知的製造の重要な要素である。都市鉄道車両製造企業の知的製造要求に照準を定めて,本論文は,都市鉄道車両のための組立プロセスの知的設計と最適化について主に議論した。最初に,本論文は,都市鉄道車両のための組立プロセスの現状と問題を分析して,これに基づいて,都市鉄道車両のための組立プロセスの知的設計と最適化のフレームワークモデルを提案して,モデルにおける要所技術を解析した。組立順序の知的最適化は,プロセス知的設計と最適化におけるキー技術の1つである。したがって,遺伝的アルゴリズムに基づく都市鉄道車両の組立順序の最適化モデルを確立した。用例として都市鉄道車両のボード組立を取り入れて,組立順序符号化方法,適合性機能と遺伝的演算子設計を研究して,最適組立順序を得た。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： モデル ,  *組立工程 ,  適応性 ,  遺伝 ,  *最適化 ,  *都市鉄道 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適化モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 工程管理  (KB03030P) ,  機械の組立  (QC05000F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 都市 ,  鉄道車両 ,  組立プロセス ,  設計 ,  最適化