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J-GLOBAL ID：202202230670343418   整理番号：22A1163720

灰色ファジィ論理システムに基づく自動車シートフレームの階層的多目的最適化【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical Multi-Objective Optimization of Automobile Seat Frame Based on Grey Fuzzy Logic System

著者 (3件)： Wang Wei (College of Mechanical and Electrical Engineering, Wenzhou University, Ouhai District, Wenzhou, Zhejiang, China) ,  Lan Xiaojun (Wenzhou Dongqi Auto Parts Manufacturing Company Ltd, Wenzhou, Zhejiang, China) ,  Long Jiangqi (College of Mechanical and Electrical Engineering, Wenzhou University, Ouhai District, Wenzhou, Zhejiang, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 35685-35700  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 自動車産業の発展において,軽量および安全性能は矛盾しているが,それらは大きな意義がある。自動部品の最適化プロセスは,同時に様々な規制限界と安全性試験を有する高次元最適化問題である。この問題に取り組むために,乗用車座席フレームの階層的多目的最適化を,本研究で実施した。以前の研究と異なり,本論文では,全ての自動車座席フレーム部品を最適化対象としてリストアップし,異なる最適化属性を与えた。一方,実験計画法のサンプルサイズを効果的に低減する目標を達成するために,階層的最適化を提案して,最適化プロセスを3つの段階に分割した。各段階において,種々の最適化属性を有する成分を,種々の安全性試験に導入して,次に,実験の設計を実施した。他方,適切な最適化グレードを割り当てるために灰色ファジー論理システムを採用することを通して,最適化プロセスを単純化して,手動選択または統一最適化レベルによって引き起こされる誤差を避けた。提案方法は,自動部品の軽量最適化を解決するための普遍的なアプローチであると考えられる。階層的多目的最適化の前後の自動車座席フレームの設計パラメータを比較し,座席フレームの全質量と材料コストが,それぞれ2.3kg(28.5%)と13.8(32.4%)減少したことを示した。さらに,種々の比較を行い,本論文で提案した最適化法の妥当性を検証した。結論として,提案方法は,非常に有望であり,しかし,関連するより少ないサンプルポイントは,自動車部品の多目的最適化問題を解くための効果的平均である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  実験計画法 ,  簡素化 ,  最適化問題 ,  材料費 ,  *自動車 ,  乗用車 ,  自動車工業 ,  多目的計画法 ,  高次元
準シソーラス用語： *多目的最適化 ,  設計変数 ,  自動車部品 ,  安全性試験 ,  座席フレーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 灰色 ,  ファジィ論理システム ,  自動車 ,  シートフレーム ,  多目的最適化