研究業績アーカイブ | 3ページ目 (9ページ中) | 金沢大学設計製造技術研究所

Multi-objective process parameters optimization in rapid heat cycle molding incorporating variable packing pressure profile for improving weldline, clamping force, and cycle time

International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 120, pp.3669-3681, (2022, 5)

#プラスチック射出成形
#最適設計
#機械学習

Time series prediction using radial basis function network with transformation of training data and its applications

Automatic Control and Computer Sciences, 56, pp.239-252, (2022, 6)

#予測
#機械学習

流量のばらつきと圧力損失の改善を目的とした熱交換器多孔板の最適設計

日本機械学会論文集 Vol.88, No.91, (2022, 7)

#数値流体力学
#最適設計

Process parameters optimization in plastic injection molding using metamodel-based optimization: a comprehensive review

International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 121, pp.7117-7145, (2022, 8)

#プラスチック射出成形
#最適設計

可変保圧力プロファイルを用いた型温加熱冷却成形によるウェルドラインとサイクルタイムの多目的最適設計

日本機械学会論文集 Vol.88, No.914, (2022, 10)

#プラスチック射出成形
#最適設計

Numerical optimization of multistage packing pressure profile in plastic injection molding and experimental validation

Polymers Advavnced Technologies, 33-9, pp. 3002-3012

#プラスチック射出成形
#最適設計

工学系のための最適設計法―機械学習を活用した理論と実践

共立出版， ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4320114418

#最適設計
#機械学習

Development of contactless dynamic spindle testing using an eddy current brake

Precision Engineering, Vol.74, pp.396-402(2022)

#Contactless
#Dynamic characteristic
#Eddy current brake
#Machine tool spindle

Machining sequence learning via inverse reinforcement learning

Precision Engineering, Vol73, pp.477-487(2022)

#Graph representation
#Inverse reinforcement learning
#Machining sequence decision
#Neural network

Condition for machining feasibility for a five-axis machining center

Precision Engineering, Vol.74, pp.414-425(2022)

#Five-axis machining center
#form shaping function
#Machining feasibility
#Non-orthogonal axis

CFRTPテープを用いた3Dプリンティング

塑性と加工，第63巻，第739号，108-113，2022

#3Dプリント
#CFRTP
#連続繊維

スライドファスナの触知覚に関するしゅう動特性について

Journal of Textile Engineering, Vol.68,No.6,109 – 114 (2022)

#スライダの引張力
#スライドファスナ
#触知覚

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工学系のための最適設計法―機械学習を活用した理論と実践

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