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J-GLOBAL ID：201602246569348904   整理番号：16A1014759

マルチスロットル溝の組合せトポロジー構造の神経回路網モデルを路閥閥芯【JST・京大機械翻訳】

A Neural Network Model for Spool Throttling Groove Topology Combination of Multi-Way Valves

著者 (3件)： Jiang Tao (School of Mechanical Engineering, Tongji University) ,  Huang Wei (School of Mechanical Engineering, Tongji University) ,  Wang Anlin (School of Mechanical Engineering, Tongji University)
資料名： Xi’an Jiaotong Daxue Xuebao  (Xi'an Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 50  号： 6  ページ： 36-41  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0363A  ISSN： 0253-987X  CODEN： HCTPDW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多弁設計におけるスロットル溝の構造のトポロジー形態の発現とその流体-固体結合応答の大きな組合せを大自由度問題解析スプール,多重閥閥芯スロットル溝のトポロジー構造組合せの神経ネットワークモデルを提案した。多弁の動特性ベンチ実験によってその検証した三次元流体解析結果の基礎の上に,スロットル溝のトポロジー構造を,半円スロットU溝、円孔などの構造のパラメータの組合せにより構成し,各パラメータの組合せ条件下の多弁を直交実験によって得た三次元流体解析応答に分類するとして逆伝播神経回路網の訓練サンプルを,そのスロットル溝のトポロジー構造の組合せの神経ネットワークの発現を実現する;最適化進化ニューラルネットワーク訓練過程の初期重みと閾値を採用して,最適化後の神経ネットワークの非サンプル集合の多弁を訓練できる3次元流体解析の正確な予測を実現する応答した。研究の結果,多弁のデジタル化に対してはこのモデルは,スプールスロットル溝の構造設計におけるトポロジー形態の発現のために,1つの新しい構想を提供した,設計のために実際的意義を持つ。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 三次元 ,  直交性 ,  流動解析 ,  *神経回路網 ,  構造設計 ,  自由度 ,  最適化 ,  *位相幾何学 ,  円孔 ,  スプール
準シソーラス用語： ディジタル化 ,  半円 ,  ベンチ ,  神経ネットワーク ,  *神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multi-way valve ,  throttling groove ,  topology ,  neural network ,  digital design

分類 (9件)： 仕上げ  (YM06030F) ,  吊橋,斜張橋,その他  (RC06050Q) ,  性ホルモン  (EB08050O) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  下水,廃水の生物学的処理  (SC03060H) ,  排ガス処理法  (SC04020W) ,  一成分系の相平衡・状態図  (CB03013K) ,  構造動力学  (HD02000E) ,  分子化合物  (CE02000C)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  組合せ ,  トポロジー ,  神経回路網モデル ,  路 ,  芯