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J-GLOBAL ID：201802247574564782   整理番号：18A0075601

鉄筋曲げ訓練用シミュレータのための性能パラメータの同定と評価【Powered by NICT】

Identification and evaluation of performance parameters for RE-BAR bending training simulator

著者 (4件)： Menon Balu M (AMMACHI Labs, Amrita School of Engineering, Amritapuri, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amrita University, Kerala, India) ,  Aswathi P (AMMACHI Labs, Amrita School of Engineering, Amritapuri, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amrita University, Kerala, India) ,  Deepu Sasi (AMMACHI Labs, Amrita School of Engineering, Amritapuri, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amrita University, Kerala, India) ,  Bhavani Rao. R (AMMACHI Labs, Amrita School of Engineering, Amritapuri, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amrita University, Kerala, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCNT  ページ： 1-7  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： 建設鉄筋(鋼コンクリート補強棒)を用いて,コンクリート構造物の構造強度と強化を提供することである。建設に使用する前にこれは,適切なサイズに鉄筋の曲げと切断を必要とする。新しい触覚ベースbarbendingシミュレータは訓練生は,安全かつ制御された方法における建設鉄筋曲げスキルを学習し改善できる考案されている。その限られた評価と報告の特徴により,コンピュータ化された仮想訓練用シミュレータは訓練に有効であることが分かった。個人スキル追跡と予測性能モデリングのような特徴を加える訓練プログラムを支持するより可能性である。この目標に向けて,ユーザパフォーマンスモデリングは,シミュレータを改造前に性能パラメータ,評価基準とデータ収集に関する最初の研究を含む実施する必要がある。鉄筋曲げ加工シミュレータのための性能パラメータに関する研究を行い,またエキスパートモデリングと初心者性能におけるその有効性を評価した。本研究では,2種類の分類技術 サポートベクトルマシンとJ48決定木を用いて検証したエキスパートと初心者性能を区別できるパラメータを仮定した。分類規則を明らかにするが,SVMは94.737%の精度を提供するのでJ48アルゴリズムは78.94%の精度を提供する。研究はまた,時間と曲げ角度精度に適用した二つの性能パラメータ力が建設鉄筋曲げ技能expertizeのエキスパートと初心者レベルを識別するのに有効であることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *訓練用シミュレータ ,  サポートベクトルマシン ,  コンクリート ,  訓練プログラム ,  予測 ,  *シミュレータ ,  安全性 ,  データ収集 ,  コンピュータ ,  評価基準 ,  構造強度 ,  *鉄筋 ,  ディシジョンツリー ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 初心者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： コンクリート構造  (RA04030A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 鉄筋 ,  曲げ ,  訓練用シミュレータ ,  パラメータ ,  同定 ,  評価