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J-GLOBAL ID：202202216720354916   整理番号：22A0654145

人工ニューラルネットワークを用いた感圧塗料開発のための圧力感度予測【JST・京大機械翻訳】

Pressure Sensitivity Prediction for Pressure-Sensitive Paint Development using Artificial Neural Network

著者 (5件)： Hasegawa Mitsugu (University of Notre Dame College of Engineering) ,  Kurihara Daiki (University of Notre Dame College of Engineering) ,  Egami Yasuhiro (Aichi Kogyo Daigaku) ,  Sakaue Hirotaka (University of Notre Dame College of Engineering) ,  Jemcov Aleksandar (University of Notre Dame College of Engineering)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 1662  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  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： 本研究は,化学的および物理的因子に対する圧力感度を予測するための人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルの適用性を調べた。ANNモデルを構築し,塗料厚さ,発光団および圧力感度から成る実験および拡張データセットを用いて訓練した。ANNモデルは,実験誤差に基づく信頼区間内の塗料厚さとルミノホア含有量に対する圧力感度を予測した。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： *圧力 ,  感度 ,  誤差 ,  予測 ,  開発 ,  *塗料 ,  *ニューラルネットワーク ,  適応性 ,  モデル
準シソーラス用語： *感圧塗料 ,  発光団 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 野菜とその加工品  (FJ11020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  感圧塗料 ,  開発 ,  感度 ,  予測