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J-GLOBAL ID：202102221071637112   整理番号：21A3083955

マルチアルゴリズム融合に基づく知的プロセスパラメータ決定法:5軸フライス加工における事例研究【JST・京大機械翻訳】

An intelligent process parameters determination method based on multi-algorithm fusion: a case study in five-axis milling

著者 (10件)： Wang Zehua (The State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Wang Zehua (College of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Wang Sibao (The State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Wang Sibao (College of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Wang Shilong (The State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Wang Shilong (College of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Zhao Zengya (The State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Zhao Zengya (College of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Tang Qian (The State Key Laboratory of Mechanical Transmission, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Tang Qian (College of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China)
資料名： Robotics and Computer-Integrated Manufacturing  (Robotics and Computer-Integrated Manufacturing)
巻： 73  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0987A  ISSN： 0736-5845  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)

抄録/ポイント： プロセスパラメータは,部品のサービス性能を決定する表面完全性に著しい影響を及ぼす。表面完全性を改善するために,プロセスパラメータを決定した。1)経験エンジニアにより,2)スウォームインテリジェンスアルゴリズムにより自動的に構築されたパレートフロンティアに基づく。しかし,パレートフロンティアは多くの非支配解を含むので,最終パラメータは経験した技術者によってまだ決定され,知能レベルを低減する。したがって,多重アルゴリズム融合に基づく知的プロセスパラメータ決定法を,5軸フライス加工における供給または横方向(Rs_f,Rs_t)および表面粗さ(Ra)における最小表面残留応力に対して提案した。最初に,改良一般化回帰ニューラルネットワーク(IGRNN)は,実験の小さなバッチを扱う際にさえ非線形マッピング能力を強化して,ある入力(リード角,傾斜角,切削深さ,送り速度,およびスピンドル速度を含む)でRs_f,Rs_t,およびRaを予測するために提案する。次に,提案モデルに基づいて,パレートフロンティアの均一性を改善する改良非支配型遺伝的アルゴリズム-II(INSGA-II)を用いて,一連の非支配プロセスパラメータを得た。最後に,最適パラメータを,RsとRaの手動重量割当のない主成分分析(PCA)によって決定した。二番目の最良のものと比べて,Rs_fは0.33%減少するが,負の残留応力をまだ得ることができ,Rs_tとRaは,それぞれ9.3%と47.94%大きく改善される。提案方法は,プロセスパラメータ決定の知的レベルおよび部品のサービス性能を向上することができた。さらに,インテリジェント製造の実現のための基礎を築く。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  残留応力 ,  スピンドル ,  *フライス加工 ,  ラジウム ,  多重化 ,  *事例研究 ,  完全性 ,  主成分分析 ,  *プロセスパラメータ ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 送り速度 ,  最適パラメータ ,  非線形マッピング ,  切削深さ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 知的プロセスパラメータ決定法 ,  表面完全性 ,  改良型一般化回帰ニューラルネットワーク ,  改良型非支配ソート遺伝的アルゴリズム-II ,  主成分分析

分類 (4件)： 切削一般  (QC02010V) ,  研削  (QC03000R) ,  工程管理  (KB03030P) ,  フライス加工  (QC02030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  アルゴリズム ,  融合 ,  プロセスパラメータ ,  フライス加工 ,  研究