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J-GLOBAL ID：202102229314289101   整理番号：21A1775663

スマート生産における予測解析学のためのグレイボックスモデリングの研究【JST・京大機械翻訳】

Investigating Grey-Box Modeling for Predictive Analytics in Smart Manufacturing

著者 (7件)： Yang Zhuo (University of Massachusetts at Amherst, Amherst, MA) ,  Eddy Douglas (University of Massachusetts at Amherst, Amherst, MA) ,  Krishnamurty Sundar (University of Massachusetts at Amherst, Amherst, MA) ,  Grosse Ian (University of Massachusetts at Amherst, Amherst, MA) ,  Denno Peter (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD) ,  Lu Yan (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD) ,  Witherell Paul (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： IDETC-CIE2017  ページ： Null  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0478C  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： 本論文では,モデル再利用性と予測可能性を改善するために,統計的(ブラックボックス)メタモデルと製造知識ベース(ホワイトボックス)モデルを組み合わせる2段階グレイボックスモデリングアプローチを開発した。ホワイトボックスモデルは,物理理論,高忠実度シミュレーションまたは経験的データのような既存の知識のさまざまなタイプを用いて,一般的モデルの基礎を構築した。ホワイトボックス予測と経験的データ間の残差はブラックボックスモデルで表現できる。ホワイトボックスとブラックボックスモデルの組合せはグレイボックスの並列ハイブリッド構造を提供する。任意の新しい点予測に対して,ブラックボックスからの推定残差を,最終グレーボックス解を生成するために,ホワイトボックス知識と組み合わせた。このアプローチを製造プロセスを用いて開発し,粉末床溶融添加物製造プロセスに適用した。それは他の一般的なモデリングシナリオに適用できる。このグレイボックスモデリングアプローチをテストするために,2つの説明的事例研究が研究される。最初に,純粋な数学的厳密装置と2番目に製造する。事例研究の結果は,グレーボックスモデルの使用が予測誤差を低くできることを示唆した。さらに,任意の残差を表す得られたブラックボックスモデルは,使用可能で正確なメタモデルであった。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： シミュレーション ,  粉体 ,  残差 ,  *ブラックボックス ,  事例研究 ,  知識ベース ,  生産工程 ,  予測可能性 ,  予測誤差 ,  複合構造
準シソーラス用語： ボックスモデル ,  予測解析 ,  メタモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 予測解析 ,  研究