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J-GLOBAL ID:201902236016762105   整理番号:19A2830830

動的メタモデル支援微分進化法を用いたスピンドルシステムの熱解析のための境界条件の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimizing boundary conditions for thermal analysis of the spindle system using dynamic metamodel assisted differential evolution method
著者 (4件):
資料名:
巻: 105  号: 5-6  ページ: 2629-2645  発行年: 2019年 
JST資料番号: T0397A  ISSN: 0268-3768  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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工作機械の機械加工品質を悪化させる全誤差の40~70%まで寄与して,熱誤差を減少させる必要がある。スピンドルシステムの正確な熱シミュレーションモデルを構築することは,その熱特性を研究する前提であり,さらにその熱誤差を減少させる。しかし,メッシュモデルが十分正確であるため,熱シミュレーションモデルの精度は主に境界条件の精度によって決まる。熱実験と熱シミュレーションの間の一貫性を克服することにおいて,このように正確な熱シミュレーションモデルを得て,経験的に計算した境界条件を最適化するべきであり,それは本質的に逆問題であった。最適化対象としての熱発生率と対流熱伝達係数の処理,および目的関数としてのシミュレーション差を処理して,動的メタモデル支援微分進化(DMDE)法を採用して,最適境界条件を効率的に探索した。既に実行されたデータで生成されたメタモデルは,微分進化の収束をスピードアップするための最も有望な試行データを予測できる。そして,スコアリング戦略を用いて,収束をさらに加速するために,トップの高い可能性のある試行データを選択した。結果は,最大温度シミュレーション誤差が85.6から4.9%に減少し,熱拡張シミュレーション誤差が60.9から3.5%に減少したこの方法を用いて,最適境界条件を得ることができることを実証した。さらに,熱シミュレーション解析の実行数は,遺伝的アルゴリズムによって必要とされる2000年から,あるいは採用された方法によって必要とされる平均206に対する微分進化によって低減される。Copyright 2019 Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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