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J-GLOBAL ID：202202245037721684   整理番号：22A0958582

空気圧ネットワーク曲げソフトアクチュエータ挙動をモデル化するためのニューラルネットワークフィッティングの適用【JST・京大機械翻訳】

Application of neural network fitting for modeling the pneumatic networks bending soft actuator behavior

著者 (4件)： Salem Mohamed E M (Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150001, People’s Republic of China) ,  Salem Mohamed E M (Benha Faculty of Engineering, Benha University, Benha, 13511, Egypt) ,  Wang Qiang (Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150001, People’s Republic of China) ,  Xu Ma Hong (Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150001, People’s Republic of China)
資料名： Engineering Research Express  (Engineering Research Express)
巻： 4  号： 1  ページ： 015032 (12pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W6455A  ISSN： 2631-8695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソフトアクチュエータは,ソフトアクチュエータをモデル化するための完全な方法論がまだ不足しているが,最近,新しい話題として多くの興味を得ている。ソフトアクチュエータの挙動を同定し予測することは,使用される材料の非線形挙動,それらが形成する複雑な形状,およびそれらが生産する広範囲の運動のために困難である。本論文では,ニューラルネットワーク技術を用いて,空気圧ネットワーク曲げソフトアクチュエータが様々な入力圧力で作成できる,運動と生成力を記述する方法を示した。結果を確認するために,3つの異なるモデリングモードのための3つの別々のニューラルネットワークモデルを構築し,異なる入力データセットで評価した。最初に,ソフトアクチュエータの形と形状の変化を扱う次元モデルと,種々の圧力入力でのその応答に及ぼす影響を扱う。第2に,自由空間でのソフトアクチュエータの運動を外部擾乱なしにシミュレートする自由力モデル。最後に,外部力を受ける実世界のソフトアクチュエータをシミュレートできるブロック力モデルを検討した。入力データセットをABAQUS/CAEソフトウェアで作成し,ソフトアクチュエータの挙動を複製し,このデータを用いてニューラルネットワークモデルを訓練した。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： *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  *モデリング ,  *モデル ,  *アクチュエータ ,  ソフトウェア
準シソーラス用語： *空気圧 ,  神経回路網モデル ,  ABAQUS ,  *ソフトアクチュエータ ,  非線形挙動 ,  入力データ ,  外部擾乱 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  圧電デバイス  (NC03110I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 空気圧 ,  曲げ ,  ソフトアクチュエータ ,  挙動 ,  モデル化