応用機械工学ジャーナル

概要

鋸加工プロセスの従属パラメータの推定

アニルダ・ゴーシュ

この論文は、ニューラル ネットワーク技術を利用してサブマージ アーク溶接(SAW) プロセスの出力応答を予測するモデルを開発する試みです。また、入力変数 (電流、電圧、移動速度など) が出力応答 (補強高さ、溶接ビード幅、金属堆積速度など) に与える影響を研究するための数学モデルも開発されました。SAW プロセスがこの用途に選ばれたのは、プロセスに含まれる変数の複雑なセットと、経済的および社会的に多くの影響を持つ重要な機器の製造における重要な用途のためです。この研究では、ニューラル ネットワーク モデルを実際の入力と出力に従ってトレーニングします。トレーニングが完了すると、必要な入力がモデルに与えられ、推定出力値が得られます。また、これに従って、実際の結果と予測結果の誤差を推定することもできます。ニューラル ネットワークは、複雑または不正確なデータから意味を引き出す優れた能力があり、人間や他のコンピューター技術では気付かないほど複雑なパターンを抽出し、傾向を検出するために使用できるため、ここで実装されています。したがって、トレーニングされたニューラル ネットワークは
、分析のために提供された情報のカテゴリにおける「専門家」と考えることができます。