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J-GLOBAL ID：202202273644854692   整理番号：22A0776064

高品質グリーンコンポジットのための研磨水ジェット加工:モデリングと最適化のためのソフトコンピューティング戦略【JST・京大機械翻訳】

Abrasive water jet machining for a high-quality green composite: the soft computing strategy for modeling and optimization

著者 (5件)： Jagadish (Department of Mechanical Engineering, National Institute of Technology, Raipur, Chhattisgarh, India) ,  Patel G. C. Manjunath (Department of Mechanical Engineering, PES Institute of Technology and Management, Visvesvaraya Technological University, Belagavi, Shimoga, India) ,  Sibalija Tatjana V. (Faculty of Information Technology, Faculty of Management, Belgrade Metropolitan University, Belgrade, Serbia) ,  Mumtaz Jabir (College of Mechanical and Electronic Engineering, Wenzhou University, Wenzhou, China) ,  Li Zhang (State Key Lab of Engineering Research Centre for Digital Manufacturing and Equipment, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, People’s Republic of China)
資料名： Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering  (Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering)
巻： 44  号： 3  ページ： 83  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4531A  ISSN： 1678-5878  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 最近,種々の用途におけるグリーン複合材料の使用は,それらの優れた特性により急速に増加している。グリーン複合加工は,良好な品質部品の製造に不可欠である。グリーン複合材料の従来の加工は,それらの固有の特性と高いコストのために非常に難しい。したがって,アブレシブ水ジェット加工(AWJM)によるこれらの複合材料の加工は,今日,プロセス時間と表面粗さを同時に最小化する必要性を意味している。本研究では,2つの出力に関してAWJMパラメータ(ポンピングシステム内の圧力,横断速度,スタンドオフ距離)を調べるために実験を行った。多重出力を同時にモデル化するための回帰方程式の限界は,ニューラルネットワークを開発することによって対処した。遺伝的アルゴリズムに基づくネットワークとバックプロパゲーションアルゴリズムを利用して,出力とAWJMパラメータを,それぞれ順と逆モードでマッピングした。ネットワーク性能を詳細に論じた。3つのメタヒューリスティックスを,異なる出力重量分率の考慮を含むAWJMパラメータを最適化するために実行した:ハイブリッドクモのサル最適化,灰色の鉄最適化,および教育学習ベースの最適化。それらの性能を,解精度と収束速度に関して比較した。採用した最適AWJM設定は確認実行で成功裏に検証され,その利点を明確に実証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to The Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  教育 ,  *研磨 ,  *最適化 ,  学習 ,  ネットワーク ,  複合加工 ,  鉄 ,  多重化 ,  逆伝搬法 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： メタヒューリスティクス ,  収束速度 ,  *ソフトコンピューティング ,  回帰式 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 研磨水ジェット加工(AWJM) ,  グリーン複合材料 ,  ニューラルネットワーク(NN) ,  ハイブリッドクモザル最適化(HSMO) ,  教育学習ベース最適化(TLBO) ,  灰色オオカミ最適化(GWO)

分類 (2件)： 機械加工,仕上げ一般  (YH04111G) ,  特殊加工  (QC04000Y)

タイトルに関連する用語 (8件)： 高品質 ,  グリーンコンポジット ,  研磨 ,  水ジェット加工 ,  モデリング ,  最適化 ,  ソフトコンピューティング ,  戦略