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J-GLOBAL ID：201802284664109367   整理番号：18A1324847

主成分分析に基づく並列機構のパラメータ最適化【JST・京大機械翻訳】

Parameter Optimization of Parallel Mechanisms Based on PCA

著者 (5件)： Ceng Daxing (燕山大学机械工程学院,秦皇島,066004) ,  Wang Juanjuan (燕山大学机械工程学院,秦皇島,066004) ,  Fan Mingzhou (燕山大学机械工程学院,秦皇島,066004) ,  Yue Xiaobo (燕山大学机械工程学院,秦皇島,066004) ,  Hou Yulei (燕山大学机械工程学院,秦皇島,066004)
資料名： Zhongguo Jixie Gongcheng  (Zhongguo Jixie Gongcheng)
巻： 28  号： 24  ページ： 2899-2905  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2243A  ISSN： 1004-132X  CODEN： ZJGOE8  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： DELTAパラレルメカニズムを研究対象とし、この機構の全域条件数、全域等方性係数、全域最小特異値指標データを求め、多次元全域性能指標データを構築した。主成分分析(PCA)法に基づき,上記の多次元大域性能指標データを次元縮小し,効果的に融合し,指数間の冗長情報を除去し,目的関数の重み係数への依存性を低減した。異なる構造パラメータのサンプルに対してPCA分析を行い、総合的な全域性能に基づく最適な構造サイズを選択した。PCAの最適化結果と各性能指数の分布図を比較し、最適と最悪のサンプルは各性能指標の分布図の最適と最悪の性能領域に対応する。結果は,多目的並列機構の最適化のための新しいアイデアを提供する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高次元 ,  目的関数 ,  構造パラメータ ,  *主成分分析 ,  等方性 ,  性能指数 ,  次元縮小 ,  *最適化 ,  パラレルリンク機構
準シソーラス用語： 重み係数 ,  性能指標 ,  特異値 ,  *パラメータ最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： parameter optimization ,  parallel mechanism ,  principal component analysis (PCA) ,  global performance index

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 主成分分析 ,  パラメータ最適化