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Auteur Cheol W., Lee
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Affiner la rechercheModeling of Complex Manufacturing Processes by Hierarchical Fuzzy Basis Function Networks With Application to Grinding Processes / Cheol W., Lee in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control, Vol. 126 N° 4 (Décembre 2004)
in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 126 N° 4 (Décembre 2004) . - 880-890 p.
Titre : Modeling of Complex Manufacturing Processes by Hierarchical Fuzzy Basis Function Networks With Application to Grinding Processes Titre original : Modélisation des Processus de Fabrication Complexes par des Réseaux de Fonction de Base de Hierarchical Fuzzy avec l'Application aux Processus de Meulage Type de document : texte imprimé Auteurs : Cheol W., Lee, Auteur ; Shin, Yung C., Auteur Article en page(s) : 880-890 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Réseau neurologique brouillé Algorithme de roman Algorithme des mindres carrés adaptif Construction autonome Simulation Meulage Index. décimale : 629.8 Résumé : A framework for modeling complex manufacturing processes using fuzzy neural networks is presented with a novel training algorithm. In this study, a hierarchical structure that consists of fuzzy basis function networks (FBFN) is proposed to construct comprehensive models of the complex processes. A new adaptive least-squares (ALS) algorithm, based on the least-squares method and genetic algorithm (GA), is proposed for autonomous learning and construction of FBFNs without any human intervention. Simulation studies are performed to demonstrate advantages of the proposed modeling framework with the training algorithm in modeling complex manufacturing processes. The proposed method is implemented for the surface grinding processes based on the hierarchical structure of FBFNs. Process models for surface roughness and residual stress are developed based on the available grinding model structures with a small number of experimental data to demonstrate the concept. The accuracy of developed models is validated through independent sets of grinding experiments.
Un cadre pour modeler des processus de fabrication complexes employant les réseaux neurologiques brouillés est présenté avec un algorithme de formation de roman. Dans cette étude, on propose une structure hiérarchique qui se compose des réseaux brouillés de fonction de base (FBFN) pour construire les modèles complets avec des processus complexes. On propose un nouvel algorithme (ALS) des moindres carrés adaptatif, basé sur la méthode des moindres carrés et l'algorithme génétique (GA), pour l'étude et la construction autonomes de FBFNs sans n'importe quelle intervention humaine. Des études de simulation sont réalisées pour démontrer des avantages du cadre modelant proposé avec l'algorithme de formation en modelant des processus de fabrication complexes. La méthode proposée est appliquée pour les processus de rectification superficielle basés sur la structure hiérarchique des modèles de processus de FBFNs. pour la rugosité extérieure et l'effort résiduel sont développés a basé sur les structures modèles de meulage disponibles avec un nombre restreint de données expérimentales pour démontrer le concept. L'exactitude des modèles développés est validée par les ensembles indépendants d'expériences de meulage.[article] Modeling of Complex Manufacturing Processes by Hierarchical Fuzzy Basis Function Networks With Application to Grinding Processes = Modélisation des Processus de Fabrication Complexes par des Réseaux de Fonction de Base de Hierarchical Fuzzy avec l'Application aux Processus de Meulage [texte imprimé] / Cheol W., Lee, Auteur ; Shin, Yung C., Auteur . - 880-890 p.
Génie Mécanique
Langues : Anglais (eng)
in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 126 N° 4 (Décembre 2004) . - 880-890 p.
Mots-clés : Réseau neurologique brouillé Algorithme de roman Algorithme des mindres carrés adaptif Construction autonome Simulation Meulage Index. décimale : 629.8 Résumé : A framework for modeling complex manufacturing processes using fuzzy neural networks is presented with a novel training algorithm. In this study, a hierarchical structure that consists of fuzzy basis function networks (FBFN) is proposed to construct comprehensive models of the complex processes. A new adaptive least-squares (ALS) algorithm, based on the least-squares method and genetic algorithm (GA), is proposed for autonomous learning and construction of FBFNs without any human intervention. Simulation studies are performed to demonstrate advantages of the proposed modeling framework with the training algorithm in modeling complex manufacturing processes. The proposed method is implemented for the surface grinding processes based on the hierarchical structure of FBFNs. Process models for surface roughness and residual stress are developed based on the available grinding model structures with a small number of experimental data to demonstrate the concept. The accuracy of developed models is validated through independent sets of grinding experiments.
Un cadre pour modeler des processus de fabrication complexes employant les réseaux neurologiques brouillés est présenté avec un algorithme de formation de roman. Dans cette étude, on propose une structure hiérarchique qui se compose des réseaux brouillés de fonction de base (FBFN) pour construire les modèles complets avec des processus complexes. On propose un nouvel algorithme (ALS) des moindres carrés adaptatif, basé sur la méthode des moindres carrés et l'algorithme génétique (GA), pour l'étude et la construction autonomes de FBFNs sans n'importe quelle intervention humaine. Des études de simulation sont réalisées pour démontrer des avantages du cadre modelant proposé avec l'algorithme de formation en modelant des processus de fabrication complexes. La méthode proposée est appliquée pour les processus de rectification superficielle basés sur la structure hiérarchique des modèles de processus de FBFNs. pour la rugosité extérieure et l'effort résiduel sont développés a basé sur les structures modèles de meulage disponibles avec un nombre restreint de données expérimentales pour démontrer le concept. L'exactitude des modèles développés est validée par les ensembles indépendants d'expériences de meulage.
in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 131 N° 4 (Juillet 2009) . - 06 p.
Titre : Multirate estimation for discrete processes under multirate noise with application to the grinding process Type de document : texte imprimé Auteurs : Cheol W., Lee, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : 06 p. Note générale : dynamic systems Langues : Anglais (eng) Mots-clés : multirate Kalman filtering scheme; state-space model structure; Grinding Cycles Résumé : Asynchronous measurement of process output characterizes a series of discrete process cycles in batch production. A multirate Kalman filtering scheme was proposed by (2008, “Estimation Strategy for a Series of Grinding Cycles in Batch Production,” IEEE Trans. Contr. Syst. Technol., 16(3, pp. 556–561)) for estimating immeasurable variables through integration of other sensor signals with postprocess inspection data. In this paper, a new state-space model structure for a series of discrete process cycles is proposed based on a semicontinuous system under the process noise of multiple frequencies due to the within-cycle drift and the cycle-to-cycle variation. An improvement is made to the previous estimation scheme by deriving the propagation of estimation errors between consecutive cycles under the multirate noise. Following a simulation demonstrating the advantage of the proposed change, experiments are conducted on an actual grinding process to validate the estimation scheme. DEWEY : 629.8 ISSN : 0022-0434 En ligne : http://dynamicsystems.asmedigitalcollection.asme.org/Issue.aspx?issueID=26497&di [...] [article] Multirate estimation for discrete processes under multirate noise with application to the grinding process [texte imprimé] / Cheol W., Lee, Auteur . - 2009 . - 06 p.
dynamic systems
Langues : Anglais (eng)
in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 131 N° 4 (Juillet 2009) . - 06 p.
Mots-clés : multirate Kalman filtering scheme; state-space model structure; Grinding Cycles Résumé : Asynchronous measurement of process output characterizes a series of discrete process cycles in batch production. A multirate Kalman filtering scheme was proposed by (2008, “Estimation Strategy for a Series of Grinding Cycles in Batch Production,” IEEE Trans. Contr. Syst. Technol., 16(3, pp. 556–561)) for estimating immeasurable variables through integration of other sensor signals with postprocess inspection data. In this paper, a new state-space model structure for a series of discrete process cycles is proposed based on a semicontinuous system under the process noise of multiple frequencies due to the within-cycle drift and the cycle-to-cycle variation. An improvement is made to the previous estimation scheme by deriving the propagation of estimation errors between consecutive cycles under the multirate noise. Following a simulation demonstrating the advantage of the proposed change, experiments are conducted on an actual grinding process to validate the estimation scheme. DEWEY : 629.8 ISSN : 0022-0434 En ligne : http://dynamicsystems.asmedigitalcollection.asme.org/Issue.aspx?issueID=26497&di [...]
