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J-GLOBAL ID：202202256091602654   整理番号：22A0778659

レール台車のキーコンポーネント識別のための直観的ファジィFMEAアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Intuitionistic Fuzzy FMEA Approach for Key Component Identification of Rail Bogie

著者 (3件)： Zhang Zhenyu (School of Automation, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Xing Zongyi (School of Automation, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Qin Yong (State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 868  ページ： 460-466  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Bogieは鉄道列車の重要なシステムであり,様々な荷重は台車によって伝達される。レール台車のキーコンポーネント同定はレール列車の安全運転を確実にするのに役立つ。したがって,直観論理ファジィTOPSIS(IF-TOPSIS)法に基づく改良FMEAモデルを,レール台車のキーコンポーネントを同定するために開発した。最初に,専門家は,ボギコンポーネントリスクを評価するための言語的用語を提供し,故障モードのリスク評価情報を直観的ファジィ数に変換する。次に,直観的ファジィリスク評価マトリックスを構築して,危険因子のエントロピー重みを計算した。最後に,一般的故障モードをIF-TOPSIS方法によって分類して,台車のキー成分を見つけた。その結果,最も脆弱な成分は空気ばねであり,最低リスク成分は補助力であった。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  言語 ,  空気ばね ,  *レール ,  *台車 ,  認識 ,  モデル ,  曖昧さ ,  故障モード ,  *FMEA ,  危険因子 ,  リスク評価
準シソーラス用語： ファジィ数 ,  脆弱性 ,  TOPSIS方法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 直観的ファジィFMEA ,  レール台車 ,  TOPSIS

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  論理代数  (JB03000H)

タイトルに関連する用語 (8件)： レール ,  台車 ,  キー ,  コンポーネント ,  識別 ,  直観 ,  ファジィ ,  FMEA