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J-GLOBAL ID：202102225153175962   整理番号：21A2870471

ニューラルネットワーク様アプローチを用いた熱間押出におけるアルミニウム合金の機械的性質のためのスクラップ/供給確率曲線の決定【JST・京大機械翻訳】

Determination of scrap/supply probability curves for the mechanical properties of aluminium alloys in hot extrusion using a neural network-like approach

著者 (3件)： Perus Iztok (Faculty of Civil and Geodetic Engineering, University of Ljubljana, Jamova 2, SI-1000 Ljubljana, Slovenia) ,  Tercelj Milan (Department of Materials and Metallurgy, University of Ljubljana, Askerceva cesta 12, 1000 Ljubljana, Slovenia) ,  Kugler Goran (Department of Materials and Metallurgy, University of Ljubljana, Askerceva cesta 12, 1000 Ljubljana, Slovenia)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 5  ページ： 5634-5640  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,AA6082合金の熱間押出における異なる不確実性を説明するニューラルネットワーク様アプローチを示した。スクラップ/供給曲線の形で示した結果は,熱間押出プロセスにおける確率的手法の使用を示唆した。提案した手法は,エピステリックとアリートの不確実性の両方を考慮し,全ての利用可能な影響入力変数を考慮した。確率的ニューラルネットワークの特殊型であるCAEニューラルネットワークの使用を,実際の工業的アルミニウム製造における熱間押出プロセスの設計と部分最適化における強力なツールとして提案した。機械的性質と収率は,さらに正確な測定を必要とし,製造プロセスのより信頼できる制御を必要とする,エピステリック不確実性を減らすことによって,さらに最適化できることが分った。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： *機械的性質 ,  *合金 ,  最適化 ,  不確実性 ,  *アルミニウム ,  *アルミニウム合金 ,  スクラップ ,  *ニューラルネットワーク ,  *熱間押出 ,  生産工程
準シソーラス用語： AA6082 ,  アルミニウム製造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アルミニウム ,  熱間押出 ,  スクラップ/供給曲線 ,  認識論 ,  回想 ,  CAEニューラルネットワーク

分類 (2件)： 押出  (WC04020A) ,  廃棄物処理  (WA01085U)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  熱間押出 ,  アルミニウム合金 ,  機械的性質 ,  スクラップ