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J-GLOBAL ID：201802240447135625   整理番号：18A1991848

灰色モデルと人工神経回路網を用いた矩形振動トレイにおける種子分布の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of seed distribution in rectangular vibrating tray using grey model and artificial neural network

著者 (5件)： Zhao Zhan (Institute of Agriculture Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, 212013, China) ,  Zhao Zhan (School of Engineering, University of Guelph, Guelph, N1G 2W1, Canada) ,  Jin Mingzhi (Institute of Agriculture Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, 212013, China) ,  Tian Chunjie (Institute of Agriculture Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, 212013, China) ,  Yang Simon X. (School of Engineering, University of Guelph, Guelph, N1G 2W1, Canada)
資料名： Biosystems Engineering  (Biosystems Engineering)
巻： 175  ページ： 194-205  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0030A  ISSN： 1537-5110  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 真空板播種機において良好な連続作業性能を維持するためには,実時間での種子の分布を監視し,それに応じて振動パラメータを自動的に調整することが重要である。離散要素法(DEM)を用いて,時間と方向角度による干渉によって変化する振動による長方形振動トレイにおける種子運動をシミュレーションした。平面モデルPを用いて,種子層厚の変化を記述した。トレイの底における4つの正方形領域を,種子層厚を測定するために,4つのコーナの近くで対称的に分割し,そして,モニタリング平面モデルP_mを確立した。DEMシミュレーション結果は,モデルP_mとPが類似の変化規則を有することを示した。しかし,適合パラメータにはいくつかの差異があった。P_mの変化には明らかな時間遅れがあった。したがって,灰色システムモデル(GM)を採用して,P_mの変化を予測し,そして,入力パラメータとしてGM予測結果を取る2つの逆伝搬(BP)ニューラルネットワークを,それぞれ開発した。次に,BPニューラルネットワーク出力に従って,予測平面モデルP_pを提案して,種子分布を予測した。これらの予測を検証するために試験装置で実験を行った。種子分布平面Pを手動で測定し,モニタリング平面P_mを種子層厚測定結果を用いて確立し,予測平面P_pをGMとBPニューラルネットワークを用いて確立した。結果は,提案方法が良い精度と安定性を持って,一様な種子分布を促進するために振動トレイのための自動制御システムの設計のための基礎を提供することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  対称性 ,  シミュレーション ,  播種機 ,  試験装置 ,  層厚 ,  予測技法 ,  *ニューラルネットワーク ,  自動制御 ,  *トレイ
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  入力パラメータ ,  時間遅れ ,  離散要素法 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 種子分布 ,  予測法 ,  振動トレイ ,  離散要素法 ,  灰色モデル ,  ニューラルネットワーク

分類 (2件)： 油料作物  (FC03074V) ,  圃場作業用機械  (FB03020Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 灰色 ,  モデル ,  人工神経回路網 ,  矩形 ,  トレイ ,  種子 ,  分布 ,  予測