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J-GLOBAL ID：202102280702271301   整理番号：21A3083930

強化学習に基づく4D印刷形状記憶ポリマーの最適形状モーフィング制御【JST・京大機械翻訳】

Optimal shape morphing control of 4D printed shape memory polymer based on reinforcement learning

著者 (6件)： Ji Qinglei (Department of Production Engineering, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm 10044, Sweden) ,  Ji Qinglei (Department of Machine Design, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm 10044, Sweden) ,  Chen Mo (Department of Production Engineering, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm 10044, Sweden) ,  Wang Xi Vincent (Department of Production Engineering, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm 10044, Sweden) ,  Wang Lihui (Department of Production Engineering, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm 10044, Sweden) ,  Feng Lei (Department of Machine Design, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm 10044, Sweden)
資料名： Robotics and Computer-Integrated Manufacturing  (Robotics and Computer-Integrated Manufacturing)
巻： 73  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0987A  ISSN： 0736-5845  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： 4D印刷技術は,新しい世代の相加的製造方法として,外部刺激でそれらの形状または他の特性をさらに変えるための印刷対象を可能にする。4D印刷研究の1つの主なカテゴリーは4D印刷熱形状記憶高分子(SMP)である。そのモーフィングプロセスは,大きな時間遅れを持ち,非線形時間バリアントであり,予測できない外乱に影響を受けやすい。高精度の任意の位置は,活発な研究問題である。本論文は,SMP作動の閉ループ制御を実行するための最適制御法を開発するために,強化学習(RL)法を適用する。PI制御器を用いた以前の制御法と比較して,精密で迅速な形状モーフィングを達成した。RLの訓練努力は,事前訓練結果の構造特性を用いて最適制御政策を単純化することによってさらに低減する。COVID-19に対する噴霧保護可視器を,提案した制御法を用いて作製した。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： *印刷 ,  簡素化 ,  最適制御 ,  フィードバック制御 ,  制御方式 ,  噴霧 ,  構造特性 ,  *強化学習
準シソーラス用語： *モーフィング ,  高精度 ,  時間遅れ ,  PI制御 ,  形状記憶ポリマ ,  印刷技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 4D印刷 ,  形状記憶ポリマー ,  閉ループ制御 ,  強化学習

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 強化学習 ,  形状記憶ポリマー ,  最適形状 ,  モーフィング