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J-GLOBAL ID：201802272548363985   整理番号：18A0652260

本論文は,情報理論に基づく二重インボリュート歯車のランダム振動誤差予測に関する研究を提示した。【JST・京大機械翻訳】

Prediction of random vibration error for double involute gear based on poor information theory

著者 (2件)： Fan Zhimin (青島科技大学 机電工程学院,山東 青島,266061) ,  Ren Mengcheng (青島科技大学 机電工程学院,山東 青島,266061)
資料名： Jidian Gongcheng  (Jidian Gongcheng)
巻： 34  号： 9  ページ： 953-958  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3426A  ISSN： 1001-4551  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： 二重インボリュート歯車の伝動特性データが少なく、確率分布が未知で、事前知識が不足しているなどの問題に対して、欠陥情報理論に基づいてランダム振動過程における誤差予測について研究し、灰色GM(1,1)モデルとBootstrapサンプリング原理の長所を結合した。本論文では,情報の動的推定に基づく予測法を提案し,動的情報モデルにおける動的灰色自己モデルを確立した。実験によって得られたサンプルデータを用いて、二重インボリュート歯車の振動誤差に対して評価予測を行い、モデル予測値を元の試験データと比較し、この方法の実行可能性と予測モデルの信頼性を検証した。同時に,灰色GM(1,1)モデルとモンテカルロモデルの予測値との比較を行い,このモデルの正確さを検証した。研究結果は以下を示す。このモデルは予測精度が高く、試験時間を有効に短縮でき、試験コストを節約でき、二重インボリュート歯車のランダム振動誤差の予測問題を解決でき、この予測方法はその他の歯車伝動にも応用できる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 動力伝動 ,  予測技法 ,  *不規則振動 ,  確率分布 ,  歯車伝動 ,  予測モデル ,  モデル ,  *情報理論 ,  信頼性 ,  *予測 ,  *インボリュート
準シソーラス用語： 予測精度 ,  予測値 ,  試験データ ,  事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： poor information ,  double involute gear ,  dynamic grey bootstrap model ,  vibration error

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 論文 ,  情報理論 ,  インボリュート ,  歯車 ,  ランダム振動 ,  誤差 ,  予測 ,  研究