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  1. 紀要(神奈川工科大学研究報告)
  2. B 理工学編
  3. 第31号-第40号(2006年度-2015年度)
  4. 第39号

ニューラルネットワークを用いたスマートヘルムホルツ共鳴器の共鳴振動数の設計

https://doi.org/10.34411/00001113
https://doi.org/10.34411/00001113
5a054b35-9360-4d50-9eeb-1af981566825
名前 / ファイル ライセンス アクション
kkb-039-001.pdf kkb-039-001.pdf (497.8 kB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2020-11-24
タイトル
タイトル ニューラルネットワークを用いたスマートヘルムホルツ共鳴器の共鳴振動数の設計
言語 ja
タイトル
タイトル Design of Resonance Frequency of Smart Helmholtz Resonator Using Neural Network.
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Neural Network
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Helmholtz Resonator
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Resonance Frequency
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 PID control
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Acoustics
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Gain
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.34411/00001113
ID登録タイプ JaLC
著者 小机, わかえ

× 小机, わかえ

ja 小机, わかえ

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宮地, 秀征

× 宮地, 秀征

ja 宮地, 秀征

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Kozukue, Wakae

× Kozukue, Wakae

en Kozukue, Wakae

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Miyaji, Hideyuki

× Miyaji, Hideyuki

en Miyaji, Hideyuki

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In the past paper the authors developed the design method for determining the gains of PID controller of Smart Helmholtz Resonator by using Response Surface Method and optimization analysis. This method is the original method by the authors and the details are described in the authors' papers. There, it was concluded that the desired resonance frequency of the resonator can be obtained quite accurately by using the gains from the analysis. However, it was shown that there is the error due to the optimization analysis from error analysis. When using optimization analysis, accuracy and calculation cost becomes key problems. In order to improve this fact it is needed to develop the more accurate method. In this paper it is proposed to utilize Artificial Neural Network (ANN) to improve the accuracy of the obtained resonance frequency. From the numerical simulation it is confirmed that the mapping between the integral gain KI and the resonance frequency can be constructed very well by using Holographic Neural Network (HNN) and the accuracy of the testing is improved by selecting the input and output of the HNN properly.
言語 en
書誌情報 神奈川工科大学研究報告.B,理工学編

巻 39, p. 1-4, 発行日 2015-03-20
出版者
出版者 神奈川工科大学
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 21882878
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12669200
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-05-15 15:02:40.912837
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