文献

J-GLOBAL ID：202202222276465579   整理番号：22A1033450

研削工程におけるリカレントファジィ推論による表面粗さのオンライン推定【JST・京大機械翻訳】

Online Estimation of Surface Roughness by Recurrent Fuzzy Inference in Grinding Process

著者 (5件)： Kobayashi Futoshi (Nagoya University) ,  Arai Fumihito (Nagoya University) ,  Fukuda Toshio (Nagoya University) ,  Onoda Makoto (NTN Corporation) ,  Marui Norimasa (NTN Corporation)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： IMECE97  ページ： 49-54  発行年： 2022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： 研削プロセスは,製造システムにおいて滑らかな表面を製造するために頻繁に使用される。最近,長時間の w石の使用のために,研削システムは表面粗さを測定する必要がある。しかし,表面粗さを測定するのは困難であり,それをプロセスで測定するために長時間を要する。したがって,オンラインセンシング情報によって,プロセスにおける表面粗さを推定する必要がある。本論文では,リカレント入力による再帰ファジィ推論(RFI)を提案し,表面粗さを推定するためのマルチセンサ融合システムに適用した。RFIのメンバーシップ関数を,非感受性範囲を有する動径基底関数(RBF)によって表現した。RFIの学習方法は最急降下法と新しいファジィルールを付加できる増分学習に基づいている。新しいファジィルールの形状は,以前のファジィルールの適応性によって決定される。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： 学習 ,  システム ,  生産システム ,  *研削 ,  規則 ,  感受性 ,  適応性 ,  表面粗さ ,  メンバシップ関数 ,  *ファジィ推論 ,  最急降下法 ,  *再帰性 ,  動径基底関数
準シソーラス用語： ファジィルール ,  *オンライン ,  センシング情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 研削工程 ,  リカレント ,  ファジィ推論 ,  表面粗さ ,  オンライン ,  推定