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J-GLOBAL ID：201702220269331112   整理番号：17A0071069

複雑な工学システム設計のためのデータ駆動型不確実性の評価【Powered by NICT】

Data Driven Uncertainty Evaluation for Complex Engineered System Design

著者 (7件)： Liu Boyuan (State CIMS Engineering Research Center, Tsinghua University) ,  Huang Shuangxi (State CIMS Engineering Research Center, Tsinghua University) ,  Fan Wenhui (State CIMS Engineering Research Center, Tsinghua University) ,  Xiao Tianyuan (State CIMS Engineering Research Center, Tsinghua University) ,  James Humann (University of Southern California) ,  Lai Yuyang (SOYOTEC Technologies Co., Ltd.) ,  Jin Yan (University of Southern California)
資料名： Zhongguo Jixie Gongcheng Xuebao  (Zhongguo Jixie Gongcheng Xuebao)
巻： 29  号： 5  ページ： 889-900  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2639A  ISSN： 1000-9345  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複雑な工学システムは,それらのサブシステムと構成要素の間のもつれた相互依存性のために解析し,設計することは困難であることが多い。通常の設計方法は,多くの場合,厳密なモデリングまたは正確な構造分解,それらの実際的応用を制限するが必要である。データの急速な拡大は実際的なエンジニアリングにおける不可欠システム設計をガイドし改善するためにデータを利用する。本論文では,複雑な工学システムの設計を支援するための提案したデータ駆動型不確実性評価法。提案アプローチの中核部分は異なるシステム属性に沿って会合関係を解析すると被覆された属性の情報エントロピーを合成による特異的システム設計の不確実性レベルを予測するデータマイニングに基づく不確実性評価法であり,システムの不確実性の定量的尺度を得ることができた。不確実性極値を得るために導入したモンテカルロシミュレーションと,異なる状況での可能なデータ分布を詳細に検討した。不確実性値はシミュレーション結果を用いて正規化することができ,その値は異なるシステム設計を評価するために用いることができる。プロトタイプシステムを構築し,二つの事例研究を行った。倒立振子システムの場合は,提案した方法の有効性を確認し,油溜め設計の事例は,二またはそれ以上の設計計画を比較する必要がある場合に実用性を示した。本研究では,データに依存する完全に複雑な工学システムの不確実性を評価するために用いることができ,システム設計における計画選択と性能解析のための理想的に適している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データマイニング ,  事例研究 ,  高速度 ,  *システム設計 ,  性能分析 ,  倒立振り子 ,  *不確実性 ,  正規化 ,  モデリング
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  不確実性評価 ,  設計法 ,  相互依存性 ,  サブシステム ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 複合体は,設計されたシステムの設計 ,  不確実性 ,  データ駆動型評価 ,  モンテカルロシミュレーション

分類 (1件)： システムモデル  (IB02000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 工学 ,  システム設計 ,  データ駆動 ,  不確実性 ,  評価