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J-GLOBAL ID：202002225272416193   整理番号：20A2712224

不確実性下の研削プロセスのデータ駆動ロバスト最適化【JST・京大機械翻訳】

Data driven robust optimization of grinding process under uncertainty

著者 (4件)： Inapakurthi Ravi Kiran (Global Optimization and Knowledge Unearthing Laboratory, Department of Chemical Engineering, Indian Institute of Technology Hyderabad, Telangana, India) ,  Pantula Priyanka Devi (Global Optimization and Knowledge Unearthing Laboratory, Department of Chemical Engineering, Indian Institute of Technology Hyderabad, Telangana, India) ,  Miriyala Srinivas Soumitri (Global Optimization and Knowledge Unearthing Laboratory, Department of Chemical Engineering, Indian Institute of Technology Hyderabad, Telangana, India) ,  Mitra Kishalay (Global Optimization and Knowledge Unearthing Laboratory, Department of Chemical Engineering, Indian Institute of Technology Hyderabad, Telangana, India)
資料名： Materials and Manufacturing Processes  (Materials and Manufacturing Processes)
巻： 35  号： 16  ページ： 1870-1876  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2135A  ISSN： 1042-6914  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ABSTRACT:工業用研削回路(IGC)に存在する不確実性プロセスパラメータは,IGCモデリングの困難さを増加させる。従来,研究者は,不確実なパラメータ空間でのサンプリングのためのボックスアプローチに頼っており,目的関数と制約におけるそれらの効果を観察するために,不確実なパラメータ実現を模倣する。事例データは不確実なパラメータ空間で散乱するので,ボックスアプローチで行われるように全範囲のサンプリングは誤った結果をもたらす。この問題を緩和するために,許容可能な領域内のデータ点を生成するサンプリング技法を提案し,不確かな空間の正確な同定を導いた。提案技法は,不確実パラメータ空間におけるクラスタの最適数を生成するために,ニューロファジィc平均クラスタリングを用いる。Delaunay三角形分割により得られた各クラスタ境界内のSOBOLサンプリング技術を用いてデータ点を生成した。種々のサンプルサイズ(500,1000,2000,3000,4000および5000)のためのボックスサンプリングと比較して,ロバスト最適化設定における提案サンプリング技術を用いて,提案した方法の有効性を確立した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  *最適化 ,  *不確実性 ,  *研削 ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  目的関数 ,  有効性 ,  プロセスパラメータ ,  曖昧さ ,  ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： Delaunay三角形分割 ,  *データ駆動 ,  *ロバスト最適化 ,  不確実パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (12件)： 不確実性 ,  計算 ,  エネルギー ,  製造 ,  モデリング ,  生産性 ,  最適化 ,  ロバスト性 ,  ファジィ ,  クラスタ ,  アルゴリズム ,  パーツ

分類 (1件)： 特殊加工  (QC04000Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不確実性 ,  研削 ,  プロセス ,  データ駆動 ,  ロバスト最適化