文献

J-GLOBAL ID：202102269314424117   整理番号：21A1820238

機械学習アプローチを用いたエネルギー消費推定【JST・京大機械翻訳】

Manufacturing Energy Consumption Estimation Using Machine Learning Approach

著者 (4件)： Song Ruoyu (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA) ,  Lu Yanglong (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA) ,  Telenko Cassandra (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA) ,  Wang Yan (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA)
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： 製造の環境影響は,しばしば重要で,部分とプロセスパラメータによって影響を受ける。エネルギー消費は,製造の全体的環境影響に対する最も重要な因子の一つである。エネルギー削減を達成するためには,設計段階を通して製造エネルギー消費を推定する必要がある。本論文では,CADモデルから製造プロセスのエネルギー消費を推定するための機械学習を利用する効率的なデータ駆動手法を提案した。この手法は,正確なプロセスパラメータに関する限られた知識で迅速なコスト推定を可能にする。溶融堆積モデリングの事例研究を用いて,このフレームワークの実現可能性と試験ポテンシャル回帰法を説明した。本研究では,Lassoと弾性ネット回帰を比較した。この枠組みの他の製造プロセスへの応用の可能性についても議論した。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： 弾性 ,  エネルギー消費 ,  事例研究 ,  環境影響 ,  プロセスパラメータ ,  生産工程 ,  *機械学習
準シソーラス用語： CADモデル ,  データ駆動 ,  エネルギー削減 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  エネルギー消費 ,  推定