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J-GLOBAL ID：202102211066779267   整理番号：21A3063522

サボニウス風車技術における機械学習の適用について:人工ニューラルネットワークと遺伝的表現プログラミングを用いたタービン性能の推定【JST・京大機械翻訳】

On the Application of Machine Learning in Savonius Wind Turbine Technology: An Estimation of Turbine Performance Using Artificial Neural Network and Genetic Expression Programming

著者 (3件)： Rathod Umang H. (Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology Guwahati, Guwahati 781039, Assam, India) ,  Kulkarni Vinayak (Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology Guwahati, Guwahati 781039, Assam, India) ,  Saha Ujjwal K. (Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology Guwahati, Guwahati 781039, Assam, India)
資料名： Journal of Energy Resources Technology  (Journal of Energy Resources Technology)
巻： 144  号： 6  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0797B  ISSN： 0195-0738  CODEN： JERTD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文は,人工ニューラルネットワーク(ANN)と遺伝的表現プログラミング(GEP)の応用,一般的な人工知能,および機械学習法を取り上げ,異なる独立設計変数に基づくSavonius風力ロータの性能を推定する。サボニウスウィンドロータは,独立性,設計単純性,低風速で実施できる能力,および強力なスタンドアロンシステムのようなその有利な品質のために,垂直軸風車(VAWT)の有能なメンバーの1つである。Savoniusウィンドロータに関する利用可能な実験データを用いて,MATLABとGEPを,それぞれ,MATLAB r2020bとGenexprotools5.0ソフトウェアを使用して訓練した。ANNとGEPアーキテクチャで使用された入力変数は,風洞試験断面の断面領域に加えて,新しく提案した設計形状因子,ブレードと段数,ギャップと重なり長さ,ロータの高さと直径,自由流速度,エンドプレート直径,および先端速度比を含む。これに基づいて,前述の入力変数によって構成される未知の支配関数を,出力としてロータ性能を近似/予測するためにANNとGEPを用いて確立した。ANNによって定式化された支配方程式は,重みとバイアスの形式であり,一方,GEPは従来の数学的関数の形でそれを提供する。訓練されたANNとGEPは,報告された実験回転子性能と相関して,それぞれR2≒0.97とR2≒0.65の回転子性能を推定することができる。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： 風洞試験 ,  *ニューラルネットワーク ,  *遺伝 ,  近似法 ,  人工知能 ,  速度比 ,  ソフトウェア ,  風力 ,  垂直軸風車 ,  定式化 ,  計算機アーキテクチャ ,  *機械学習
準シソーラス用語： 支配方程式 ,  設計変数 ,  MATLAB , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 代替エネルギー源 ,  エネルギー変換/システム ,  天然資源からのエネルギー抽出 ,  機械学習 ,  人工ニューラルネットワーク ,  遺伝子発現プログラミング

分類 (2件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  油層工学  (UA10030G)

タイトルに関連する用語 (7件)： サボニウス風車 ,  機械学習 ,  人工ニューラルネットワーク ,  表現 ,  プログラミング ,  タービン性能 ,  推定