文献

J-GLOBAL ID：202102282802723239   整理番号：21A2495429

人工知能を用いた自動車変速機の歯車騒音診断システム:判断性能の改善【JST・京大機械翻訳】

Gear Noise Diagnosis System for Automobile Transmission Using Artificial Intelligence: Improvement of Judgement Performance

著者 (2件)： Moriwaki Ichiro (Kyoto Institute of Technology) ,  Nishiyama Masahiko (Kyoto Institute of Technology)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： IDETC-CIE2000  ページ： 695-700  発行年： 2020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： 自動車用送電ユニットから排出される歯車騒音は,歯車騒音の専門家によって評価されるべきである。いくつかの生産ラインに関して,ユニットの測定ノイズレベルから静穏性性能推定は,推定は厳しくなければならない。測定した騒音レベルと専門家による評価の間に明確な関係はない。したがって,安全側の立位では,推定は重度であるべきである。その結果,このような自動歯車騒音診断システムは,過品質の伝送ユニットを産出しなければならない。本研究は,人工知能を適用する新しい歯車騒音診断システムを扱う。すなわち,ニューラルネットワークを適用した。新しい歯車騒音診断システムによる前者の評価は,学習したシステムが母集団のものに類似であったので,教師信号の統計的性質が,非常に良かった。この事実は,実際の使用には多くの教師信号が必要であることを意味する。本論文では,測定雑音レベルをディジタル化する新しい方法について述べた。この方法は,教師信号の統計的特性が個体群のそれと似ていない場合でも,システムの良好な評価を提供した。さらに,ニューラルネットの構築を決定するための新しい方法,”Moment Method”を”Back Processing Method”の代わりに導入した。Moment.この方法はシステム判断の改善に寄与した。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： *騒音 ,  *自動車 ,  *変速装置 ,  ニューラルネットワーク ,  送電 ,  *人工知能 ,  個体群 ,  騒音レベル ,  生産ライン ,  母集団 ,  立位
準シソーラス用語： *診断システム ,  教師信号 ,  性能推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 振動,乗心地  (QG02030D) ,  歯車,歯車装置  (QB01060O) ,  動力伝達装置  (QG03020Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工知能 ,  自動車 ,  変速機 ,  歯車 ,  騒音 ,  診断システム