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J-GLOBAL ID：202202224848472940   整理番号：22A0111181

欠陥のない空間機構の合成のためのAlt-Burmester問題を解くための機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Machine Learning Approach to Solve the Alt-Burmester Problem for Synthesis of Defect-Free Spatial Mechanisms

著者 (2件)： Sharma Shashank (Computer-Aided Design and Innovation Lab, Department of Mechanical Engineering, Stony Brook University, Stony Brook, NY 11794-2300) ,  Purwar Anurag (Computer-Aided Design and Innovation Lab, Department of Mechanical Engineering, Stony Brook University, Stony Brook, NY 11794-2300)
資料名： Journal of Computing and Information Science in Engineering  (Journal of Computing and Information Science in Engineering)
巻： 22  号： 2  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1403A  ISSN： 1530-9827  CODEN： JCISB6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,Alt-Brumerster問題に対する無欠陥単一自由度空間機構を合成する機械学習アルゴリズムを提案した。Alt-Brumerster問題は,欠損方位を持つ経路点を含む純粋運動合成問題の一般化である。平面およびある程度の球状機構の合成に向けて多くの研究がなされてきたが,回路,分岐および秩序欠陥のない機構の生成が困難なタスクであることが証明されている。これは,多数の回路と枝から成る空間メカニズムにとってさらに挑戦的である。さらに,Alt-Brumerster問題は,解析手法を用いて,そのような問題を解決する。本論文では,変分オートエンコーダ(VAE)アーキテクチャを用いて,空間5-SSプラットフォーム機構に対するAlt-Brumerster問題を解くための新しい機械学習アルゴリズムを提案した。VAEは5-SS機構の動きの経路と配向特性の間の関係を捉えるのを助け,Alt-Burmster問題を純運動合成問題に再定式化する。最終目標は,欠陥のない空間機構設計解を製造することである。本論文の焦点は5-SS機構であるが,この手法は任意の単一自由度空間機構にスケーリングできる。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： 変分法 ,  自由度 ,  定式化 ,  計算機アーキテクチャ ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *空間機構 ,  自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工知能 ,  メカニズムとロボティクス ,  計算合成 ,  コンピュータ支援設計 ,  工学応用のための機械学習

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  運動機構  (QB01080K) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 欠陥 ,  ALT ,  機械学習