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J-GLOBAL ID：202002277152471287   整理番号：20A0007484

炭素繊維強化高分子複合材料のエンドミル加工における剥離因子と表面粗さを最適化するための遺伝的アルゴリズムによる逆伝搬神経回路網の組合せ方法論【JST・京大機械翻訳】

The combined methodology of backpropagation neural network with genetic algorithm to optimize delamination factor and surface roughness in end-milling of carbon fiber reinforced polymer composites

著者 (5件)： Effendi Mohammad Khoirul (Department of Mechanical Engineering, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 60111, Indonesia) ,  Soepangkat Bobby Oedy Pramoedyo (Department of Mechanical Engineering, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 60111, Indonesia) ,  Pramujati Bambang (Department of Mechanical Engineering, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 60111, Indonesia) ,  Norcahyo Rachmadi (Department of Mechanical Engineering, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 60111, Indonesia) ,  Nurullah Fajar Perdana (Department of Mechanical Engineering, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 60111, Indonesia)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2187  号： 1  ページ： 030006-030006-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 炭素繊維強化ポリマ(CFRP)複合材料のエンドミル加工における臨界から品質特性(CTQs)の2つは,剥離因子(FD)と表面粗さ(SR)である。これら2つのCTQsの目標はより小さい。最小のFDとSRは,スピンドルの速度と供給速度のような正確なエンドミル加工パラメータとカットの深さを選択することによって達成することができた。本研究では,逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNN)と遺伝的アルゴリズム(GA)の組合せを適用することにより,FDとSRの最小化を行った。BPNNはFDとSRのモデルを開発するのに利用されるが,GAは2つの目的を持っている。GAの最初の目的は,FDとSRを正確に予測するために最小二乗誤差(MSE)を生成できるBPNNネットワークアーキテクチャを決定することである。第二の目的は,CFRP複合材料のエンドミル加工中にFDとSRを同時に最小化できるエンドミル加工パラメータ(スピンドル速度,送り速度,切断深さ)の最良の設定を見出すことである。本研究は無作為化全要因2×3実験計画を用いた。エンドミル加工パラメータのカットの深さは2つのレベルを持っているが,スピンドル速度と供給速度はそれぞれ3つのレベルを持っている。最良のBPNNネットワーク構造は,入力層における3つのニューロン,1つの隠れた層における3つのニューロン,および出力層における2つのニューロンから成る。活性化機能として接線シグモイドを用いた。BPN-GAを用いることによるCFRP複合材料のエンドミル加工におけるFDとSRを同時に最小化できるエンドミル加工パラメータの設定は,3425rpmのスピンドル速度,29.4mm/minの送り速度,およびカット1mmの深さである。Copyright 2020 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 臨界 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *最適化 ,  実験計画法 ,  *神経回路網 ,  複合材料 ,  *炭素繊維 ,  繊維強化プラスチック ,  ネットワークアーキテクチャ ,  *エンドミル ,  炭素繊維強化プラスチック ,  スピンドル ,  ニューロン ,  品質特性 ,  *エンドミル加工

分類 (3件)： 機械加工,仕上げ一般  (YH04111G) ,  旋削,中ぐり  (QC02020G) ,  その他の切削  (QC02040C)

タイトルに関連する用語 (12件)： 炭素繊維 ,  強化 ,  高分子複合材料 ,  エンドミル加工 ,  因子 ,  表面粗さ ,  最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  伝搬 ,  神経回路網 ,  組合せ ,  方法論