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J-GLOBAL ID：202202233830521651   整理番号：22A0800714

ML支援ハイブリッド技術を用いた製造プロセスの最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of manufacturing processes using ML-assisted hybrid technique

著者 (1件)： Horr Amir M. (LKR Light Metals Technologies, Austrian Institute of Technology, Vienna 1210, Austria)
資料名： Manufacturing Letters  (Manufacturing Letters)
巻： 31  ページ： 24-27  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2970A  ISSN： 2213-8463  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の製造プロセスにおけるスマートハイブリッドとデータ駆動技術の使用は,生産チェーンの設計と最適化における新しい傾向の1つである。本論文は,生産チェーン内の材料プロセスのためのパラメータの最適化に向けた新鮮なアプローチを簡潔に提示する。機械学習(ML)技術を用いたハイブリッド物理データ駆動技術の役割と詳細な解析と数値モデリングへのそれらの統合を詳述した。事例研究として,工業的鋳造プロセスのためのハイブリッド技術の応用を,冷却プロセスパラメータを,より良いエネルギー効率の良い材料プロセスのために最適化する,ここに提示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  チェーン ,  生産 ,  モデリング ,  事例研究 ,  プロセスパラメータ ,  *生産工程 ,  エネルギー効率 ,  機械学習
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  数値モデリング ,  データ駆動 ,  材料プロセス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 製造工程 ,  機械学習 ,  ハイブリッド法 ,  プロセス最適化 ,  ML支援技術

分類 (1件)： 強化プラスチックの成形  (YH04060J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ML ,  支援 ,  製造プロセス ,  最適化