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J-GLOBAL ID：201802237581681045   整理番号：18A0876575

研磨材水ジェット切断鋼板のプロセスパラメータ最適化研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Optimization of Processing Parameters in Abrasive Waterjet Cutting Steel Plate

著者 (3件)： Chen Zhengxiong (江南大学机械工程学院,江蘇无錫214122;江南大学江蘇省食品先進制造装備技術重点実験室,江蘇无錫214122,) ,  Wu Meiping (江南大学机械工程学院,江蘇无錫214122;江南大学江蘇省食品先進制造装備技術重点実験室,江蘇无錫214122,) ,  Qiang Zhengrong (江南大学机械工程学院,江蘇无錫214122;江南大学江蘇省食品先進制造装備技術重点実験室,江蘇无錫214122,)
資料名： Jixie Kexue yu Jishu  (Jixie Kexue yu Jishu)
巻： 36  号： 12  ページ： 1914-1920  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2050A  ISSN： 1003-8728  CODEN： JKJIE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 田氏直交試験(L27)による研磨材の水ジェット切断06Cr19Ni10鋼板の実験を行い、切断後の工作物断面の表面粗さを加工後の工作物の表面品質を評価する標準とし、選択したプロセスパラメータ変数は次の通りである。ジェット圧力,ノズルの横移動速度,ターゲット距離,研磨剤の粒径,および研磨剤の流量。実験データに対して回帰分析を行い、表面粗さが5つのプロセスパラメータ変数の回帰モデルを獲得し、応答曲面法によりプロセスパラメータを最適化し、最小表面粗さ値に対応するパラメータ値を得た。人工神経回路網を用いて,実験データを訓練し,表面粗さの最小予測を得た。プロセスパラメータを,遺伝的アルゴリズム(GA)とシミュレーテッドアニーリング法(SA)によって最適化し,次に,プロセスパラメータを,人工神経回路網-遺伝的アルゴリズム(GA-GA)によって,さらに最適化し,そして,最小表面粗さ値に対する最適プロセスパラメータを得た。..............................................................実験により、最適化結果の信頼性を検証し、比較により、この整合技術は単一の遺伝パターン検索アルゴリズムやシミュレーテッドアニーリング法より、表面粗さ値を大幅に下げ、最適化時間を短縮した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *鋼板 ,  表面性状 ,  研磨剤 ,  遺伝的アルゴリズム ,  応答曲面法 ,  回帰モデル ,  シミュレーテッドアニーリング ,  流量 ,  回帰分析 ,  工作物 ,  *最適化 ,  *プロセスパラメータ ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： *パラメータ最適化 ,  *ウォータジェット切断 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： abrasive waterjet optimization ,  response surface analysis ,  artificial neural network ,  intelligent algorithms

分類 (1件)： 旋削,中ぐり  (QC02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 研磨材 ,  水ジェット切断 ,  鋼板 ,  プロセス ,  パラメータ最適化 ,  研究