「燃料電池の評価」ほか 材料にまつわる最新の製造系AI研究5選【週刊】

   
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このコーナーでは、製造業向けAIの最新研究をお届けしていきます。サクッと業界のトレンドにキャッチアップしましょう!今回のトピックスは以下の5つです!

今週のラインナップ
1. 熱間圧延機の温度推定
2. 砂コンクリート材料の特性評価
3. 燃料電池の特徴評価
4. 建築材の性能評価
5. ナノ流体の熱伝導率と粘度の予測

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熱間圧延機の温度推定

熱間圧延機の仕上げミルの段取りでは、挿入温度の推定が重要な課題となっています。投入されるバーの状態の変化、投入される製品の頻繁な変化、および測定の不確実性は、誤った温度推定を引き起こし、結果として、不正確なミルセットアップがバーの不良を引き起こす可能性があります。

メキシコの研究チームは、高木-菅野-康システム(菅野システム)のシンプルさと2型ファジィのモデリング能力の組み合わせを検証するために、ハイブリッド学習型の2型菅野ファジィシステムを評価し、以前の結果と比較しました。実験データは実際の工場から収集し、ルール生成、トレーニング、検証のためのデータセットを無作為に抽出しました。

紹介されている2つのグレーボックスモデルは、バーは100%の確率で20℃以下の予測誤差を達成し、2つの純粋ファジィシステムは、他の場所で紹介した純粋ファジィシステムと比較して性能が向上しましたが、わずかな改善にとどまりました。

元論文:Hybrid-Learning Type-2 Takagi–Sugeno–Kang Fuzzy Systems for Temperature Estimation in Hot-Rolling

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砂コンクリート材料の特性評価

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