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J-GLOBAL ID：202102235308767634   整理番号：21A2340892

産業4.0のための人工ニューラルネットワークを用いた付加製造のためのサイバーベース設計【JST・京大機械翻訳】

Cyber-based design for additive manufacturing using artificial neural networks for Industry 4.0

著者 (4件)： Elhoone Hietam (Department of Industrial and Systems Engineering, North Carolina A&T State University, Greensboro, NC, USA) ,  Zhang Tianyang (Department of Electrical & Computer Engineering, University of Massachusetts Amherst, Amherst, MA, USA) ,  Anwar Mohd (Department of Computer Science, North Carolina A&T State University, Greensboro, NC, USA) ,  Desai Salil (Department of Industrial and Systems Engineering, North Carolina A&T State University, Greensboro, NC, USA)
資料名： International Journal of Production Research  (International Journal of Production Research)
巻： 58  号： 9  ページ： 2841-2861  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0521A  ISSN： 0020-7543  CODEN： IJPRB  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： 付加製造(AM)は,それらの効率および資源利用を増加させるために,統合ネットワーク化,組込み制御およびクラウドコンピューティング技術を必要とする。しかし,現在,クラウドベースのAMに使用できる容易に適用可能なシステムは存在しない。本研究の目的は,モノのインターネット(IoT)とエキスパートシステムを統合するサイバー付加生産システムを設計するためのフレームワークを開発することである。人工ニューラルネットワーク(ANN)ベースのエキスパートシステムを実装し,CADデータとユーザ入力に基づく入力部分設計を分類した。3つのANNアルゴリズムを知識ベースで訓練し,異なる部分設計の最適AMプロセスを同定した。2段階モデルを用いて,入力因子とデータセットの数を増加させることによって,90%以上の予測精度を強化した。Node-RED IoTデバイスシミュレータを用いて,AMマシンアベイラビリティと資源能力を問うためにサイバーインタフェイスを開発した。実時間予測のために,スマートアルゴリズムとIoTインタフェイスからの入力を統合するアプリケーションプログラムインタフェイス(API)を用いて開発した動的AMマシン同定システムを開発した。本研究は,サイバーネットワーク上の異なるAM技術にディジタル設計を動的に割り当てることができる,生産システムのためのサイバー付加設計の開発の基礎を確立した。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： アルゴリズム ,  生産システム ,  *ニューラルネットワーク ,  統合通信網 ,  ディジタル方式 ,  インタフェイス ,  知識ベース ,  エキスパートシステム ,  IDシステム ,  *付加製造
準シソーラス用語： 予測精度 ,  デバイスシミュレータ ,  CADデータ ,  クラウドコンピューティング ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 人工ニューラルネットワーク ,  サイバー-物理系 ,  付加製造の設計 ,  産業4.0 ,  モノのインターネット(IoT) ,  エキスパートシステム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 産業 ,  人工ニューラルネットワーク ,  付加製造 ,  設計