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J-GLOBAL ID：202002250164761040   整理番号：20A0205251

ARIMA-GMDH:加法的製造プロセスパラメータの予測と最適化のための低次統合アプローチ【JST・京大機械翻訳】

ARIMA-GMDH: a low-order integrated approach for predicting and optimizing the additive manufacturing process parameters

著者 (5件)： Aljarrah Osama (Department of Mechanical Engineering, University of Massachusetts Dartmouth, Dartmouth, MA, USA) ,  Li Jun (Department of Mechanical Engineering, University of Massachusetts Dartmouth, Dartmouth, MA, USA) ,  Huang Wenzhen (Department of Mechanical Engineering, University of Massachusetts Dartmouth, Dartmouth, MA, USA) ,  Heryudono Alfa (Department of Mathematics, University of Massachusetts Dartmouth, Dartmouth, MA, USA) ,  Bi Jing (Dassault Systemes, Johnston, RI, USA)
資料名： International Journal of Advanced Manufacturing Technology  (International Journal of Advanced Manufacturing Technology)
巻： 106  号： 1-2  ページ： 701-717  発行年： 2020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)

抄録/ポイント： 本論文では,付加的製造プロセスパラメータを予測し最適化するための新しいデータ駆動手法を提案した。統合方式は3つの一般的アルゴリズムから成る。(1)ニューラルネットワークのエンジンとしてのデータ処理(GMDH)のためのグループ方法,(2)多重応答の空間共線形性を特徴付けるための自己回帰統合移動平均(ARIMA),(3)出現した相関多重応答最適化問題を採用するための自己組織化(IOSO)に基づく間接最適化。数値事例研究として,計算機生成融合堆積モデリングデータを導入したアルゴリズムを試験した。有限要素(FE)シミュレーションモデルは,プロセスパラメータとしての印刷速度に関して,ターゲットとして多層残留応力を構成する。低次積分ARIMA-GMDHバリアントにより予測された残留応力は,FEシミュレーションと良く相関した。このアプローチは,計算に基づく迅速プロトタイピングと付加的製造プロセスのための実行可能なデータ駆動代替案を提供する。Copyright 2019 Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *プロセスパラメータ ,  シミュレーションモデル ,  ニューラルネットワーク ,  *加算 ,  事例研究 ,  最適化問題 ,  アルゴリズム ,  計算機発生 ,  *GMDH ,  *生産工程 ,  多層 ,  自己組織化 ,  残留応力 ,  *最適化 ,  データ処理 ,  計算機シミュレーション

著者キーワード (7件)： 添加剤製造(AM) ,  データ処理(GMDH)のグループ法 ,  自己回帰統合移動平均(ARIMA) ,  自己組織化による間接最適化 ,  残留応力 ,  印刷速度 ,  相関多重応答最適化

分類 (5件)： 鋳造法,鋳込  (WC01030Q) ,  炉,鋳造設備  (WC01070I) ,  技術教育  (QA01050A) ,  その他の切削  (QC02040C) ,  非鉄金属材料  (WE03000D)

タイトルに関連する用語 (8件)： ARIMA ,  GMDH ,  加法 ,  製造プロセス ,  パラメータ ,  予測 ,  最適化 ,  統合