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J-GLOBAL ID:202002286771737167   整理番号:20A0839080

人工神経回路網モデルによる段ボール箱の圧縮強度に及ぼす手穴と換気孔設計の影響の解析【JST・京大機械翻訳】

An analysis of the influence of hand hole and ventilation hole design on compressive strength of corrugated fiberboard boxes by an artificial neural network model
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巻: 33  号: 4-5  ページ: 171-181  発行年: 2020年 
JST資料番号: T0673A  ISSN: 0894-3214  CODEN: PTSCEQ  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)
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本研究は,人工ニューラルネットワーク(ANN)モデル化を適用することによって,箱圧縮試験(BCT)に及ぼすこれらのコンテナのために,高性能波形ファイバーボードボックス圧縮強度予測モデルを開発して,換気と手穴設計の影響を分析することを目的とした。本研究で考慮した入力変数は,箱の大きさと形状,サイズ,位置,および通常のスロット付き容器(RSC,FEFCO 0201)の換気と手穴の位置を含む9つのパラメータから構成されている。ANNモデルの逆伝搬アルゴリズム(BPN)を,970のBCT試験データポイント(単層ボード,Cフルート,205/112/205g/m2)から開発した。試験データを,訓練セット,試験セット,および検証セットのために,80:10:10のモデル開発のために,ランダムに3つのグループに分割した。実行した解析によると,BPN9-13-1モデルはR2=0.97で最も高い予測性能を反映した。解析によると,BCTは手の穴の位置によって有意に影響され,その順序における箱の幾何学的寸法(高さ,長さ,幅)と換気因子(形状,数,位置)が続いた。上部皮弁における手穴は,箱の垂直位置におけるそれらと比較して,より低いBCT減少を引き起こした。手の穴と換気(±5%)の両方に対する除去されたボード面積へのわずかな変化は,その位置と形状と比較してより少ないBCT減少に寄与した。興味あることに,ボックス高さの増加はBCTを有意に増加させ,これは高剛性段ボールから作製された短いボックスに限られていることが分かった。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
包装容器,製造機械  ,  包装機械一般 

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