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J-GLOBAL ID：202002278254989034   整理番号：20A0963892

ニューラルネットワークに基づく誘導炉の予測保全法【JST・京大機械翻訳】

Method of Predictive Maintenance for Induction Furnace Based on Neural Network

著者 (5件)： Choi Yulim (Pusan National University, South Korea) ,  Kwun Hyeonho (Pusan National University, South Korea) ,  Kim Dohee (Pusan National University, South Korea) ,  Lee Eunjoo (Pusan National University, South Korea) ,  Bae Hyerim (Pusan National University, South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： BigComp  ページ： 609-612  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 誘導溶融炉は金属を溶融するための加熱室誘導電気である。誘導溶融炉は,鋳造または製鉄によってそれらの製品を製造する現代の基礎に広く使われている。操業プロセスでは,溶融金属からの熱が炉壁に亀裂を作る。期間の後,亀裂壁によって引き起こされる爆発を防ぐために,維持を進めなければならない。本論文では,ニューラルネットワークに基づく誘導溶融炉の保全点を予測する方法を提案した。この方法は3段階で構成される。第一段階は炉データから製造サイクルを検出することである。第二段階は各サイクルからの値を捕捉する。第3ステップは,ニューラルネットワークモデルを用いて保全点を予測することである。本方法によって,著者らは高精度によってメインテナンスポイントを予測することができた。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 亀裂 ,  *保全 ,  炉壁 ,  *誘導炉 ,  *ニューラルネットワーク ,  誘導融解 ,  保守管理
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  高精度 ,  *予測保守 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  誘導 ,  予測保全