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J-GLOBAL ID：202202268297123547   整理番号：22A0501108

GAN-FTLに基づくカスタム化機械製品の組立精度予測法【JST・京大機械翻訳】

An assembly precision prediction method for customized mechanical products based on GAN-FTL

著者 (6件)： Li Heng (State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, School of Mechanical Engineer, Zhejiang University, Hangzhou, P.R. China) ,  Qiu Lemiao (State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, School of Mechanical Engineer, Zhejiang University, Hangzhou, P.R. China) ,  Wang Zili (State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, School of Mechanical Engineer, Zhejiang University, Hangzhou, P.R. China) ,  Zhang Shuyou (State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, School of Mechanical Engineer, Zhejiang University, Hangzhou, P.R. China) ,  Tan Jianrong (State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, School of Mechanical Engineer, Zhejiang University, Hangzhou, P.R. China) ,  Zhang Lichun (Canny Elevator Co., Ltd., Suzhou, P.R. China)
資料名： Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part B. Journal of Engineering Manufacture  (Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part B. Journal of Engineering Manufacture)
巻： 236  号： 3  ページ： 160-173  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0712A  ISSN： 0954-4054  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： 組立精度の信頼できる予測は,個々のカスタマイズ,小さなバッチサイズ,および複数の品種によって特性化されるカスタマイズされた機械製品の品質管理のために重要であり,組立性能を予測するための不十分なサンプルをもたらす。本論文では,生成敵対ネットワークと特徴転送学習(GAN-FTL)に基づくカスタマイズした機械製品組立精度予測法を提案した。高品質データ(ソースドメイン)に基づいてGANを構築し,高い忠実度と大きなサンプルサイズを有する補助サンプルを生成した。サポートベクトルマシンを用いて,補助サンプルのための擬似タグを生成した。異なる分布からのソースドメイン,ターゲットドメインおよび補助サンプルの特徴を,FTLを用いて測定およびシミュレーションデータのマルチソース融合を達成するために,同じ分布に移した。FTL後のデータを用いて,組立精度予測モデルを訓練した。エレベータガイドレール組立を事例研究として取り上げた。T70/BとT90/Bガイドレールアセンブリを,それぞれソースとターゲット領域として選択した。FTLをソースとターゲットドメインの間で行い,異なるサンプルセットを比較用に行い,5つの異なる方法と比較した。実験結果は,補助サンプルサイズが300,400,および500であるとき,目標領域の予測精度が改善され,そして,5つの方法の精度改良は,それぞれ15.37%,12.17%,9.68%,6.29%,および4.31%であり,GAN-FTLに基づく提案した組立精度予測方法の有効性と使用性を検証した。Copyright IMechE 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測技法 ,  シミュレーション ,  品質管理 ,  学習 ,  ネットワーク ,  品種 ,  事例研究 ,  キャラクタリゼーション ,  有効性 ,  カスタム化 ,  予測モデル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 予測精度 ,  高品質 ,  *機械製品 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： カスタム化機械製品 ,  組立精度予測 ,  小サンプル問題 ,  特徴ベース伝達学習 ,  試料増強

分類 (2件)： 機械の組立  (QC05000F) ,  溶接技術  (WC07030G)

タイトルに関連する用語 (5件)： GaN ,  カスタム化 ,  機械製品 ,  組立精度 ,  予測法