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J-GLOBAL ID：202002213685121769   整理番号：20A1328724

フライス加工における安定性予測のためのニューラルネットワーク支持逆パラメータ同定【JST・京大機械翻訳】

Neural network supported inverse parameter identification for stability predictions in milling

著者 (4件)： Postel M. (Institute of Machine Tools and Manufacturing (IWF), ETH Zuerich, Switzerland) ,  Bugdayci B. (Institute of Machine Tools and Manufacturing (IWF), ETH Zuerich, Switzerland) ,  Kuster F. (Institute of Machine Tools and Manufacturing (IWF), ETH Zuerich, Switzerland) ,  Wegener K. (Institute of Machine Tools and Manufacturing (IWF), ETH Zuerich, Switzerland)
資料名： CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology  (CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology)
巻： 29  号： PA  ページ： 71-87  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2871A  ISSN： 1755-5817  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ミリング操作における構造動力学とプロセスパラメータの逆同定のための新しいアプローチを提示した。アルゴリズムは,プロセス情報と記録カットの安定性状態によって供給した。安定性モデル予測を実験データと比較することにより,基礎となる関係と支配パラメータを人工ニューラルネットワークの助けを借りて推定した。このアプローチの能力を,シミュレーション例と2つの実験研究を用いて実証した。このアルゴリズムは,スピンドル速度依存動力学のような未知の関係を近似できることを示し,次に,広範な専用測定を必要とせずに,正確な安定性予測を可能にした。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  スピンドル ,  *フライス加工 ,  *ニューラルネットワーク ,  プロセスパラメータ
準シソーラス用語： *パラメータ同定 ,  構造動力学 ,  モデル予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： びびり安定性 ,  逆安定性解 ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (2件)： フライス加工  (QC02030R) ,  切削一般  (QC02010V)

タイトルに関連する用語 (6件)： フライス加工 ,  安定性 ,  予測 ,  ニューラルネットワーク ,  支持 ,  パラメータ同定