文献

J-GLOBAL ID：202102261886987570   整理番号：21A0354922

ワークショップにおけるディジタルツインの最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Digital Twins in the Workshop

著者 (7件)： Xu Tao (Shanghai Key Laboratory of Intelligent Manufacturing and Robotics, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Liu Lilan (Shanghai Key Laboratory of Intelligent Manufacturing and Robotics, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Chen Chen (Shanghai Bluebirdme Co., Ltd., Shanghai, China) ,  Guo Kai (Shanghai Key Laboratory of Intelligent Manufacturing and Robotics, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Yuan Shibo (Shanghai Key Laboratory of Intelligent Manufacturing and Robotics, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Miao Qiang (Shanghai Key Laboratory of Intelligent Manufacturing and Robotics, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Miao Qiang (Shanghai Bluebirdme Co., Ltd., Shanghai, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 737  ページ： 262-269  発行年： 2021年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ディジタルツインでは,いくつかの応用が徐々に成熟した。しかし,まだいくつかの不満足な,例えば,t過剰サイズ生産ラインモデル,ハードウェア要求も増加して,このように,本論文は,モデルを最適化するために三角形折りたたみアルゴリズムを導入して,生産ラインのデジタルツインモデルの軽量モデリング,生産ラインのデジタルモデルの確立を完了して,全体の仮想と現実の同期デジタルツイン3Dモデルが大きすぎるという問題を解決した。また,生産ラインにおけるデータ収集とフィルタリングの問題がある。多数の複雑なデータは,ディジタルツインがハードウェアの容量と効率のための要求を持つ。データの負荷を減らすために,冗長性を減らすために収集したデータセットを問い合わせ,収集とフィルタリングプロセスを完了するために,多次元Bloomフィルタアルゴリズム技術を使用して,データの精度を改善した。実際にこれらの2つのアルゴリズムの適用を通して,それはワークショップにおけるデジタル双晶の最適化を示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 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 ,  *最適化 ,  双晶 ,  冗長性 ,  フィルタリング ,  折畳み ,  ハードウェア ,  ディジタル方式 ,  生産ライン ,  高次元 ,  データ収集 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： Bloomフィルタ ,  データフィルタリング ,  軽量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ディジタルツイン ,  モデル最適化 ,  データフィルタリング ,  多次元Bloomフィルタアルゴリズム

分類 (2件)： CAD,CAM  (JE10000A) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ワークショップ ,  ディジタル ,  最適化