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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-10-15 10:50 GPSAを用いた歯車列設計問題の複数解探索 ○若原 聡・山仲芳和・吉田勝俊（宇都宮大）  CAS2021-32 NLP2021-30 |
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| 抄録 | （和） | 複数の歯車列を同時に設計することを目的に，著者らがこれまでに提案した複数解探索アルゴリズムであるGravitational Particle Swarm Algorithm(GPSA)を歯車列の重量最小化問題に適用した．GPSAは解を実数値で出力するため，歯数については機械構造として実現できない可能性があった．そのため，更新プログラムに歯数を床関数で整数化する処理を加え，複数解探索を行った．その結果，歯車列を22パターン同時に設計できた．また，GPSAとParticle Swarm Optimization(PSO)を100回試行した結果，GPSAの実行可能解の発見率が97.8％だったのに対してPSOの発見率は33.3％だった．次に，両手法が出力した解の評価値を検定したところ，GPSAの結果が有意に優れていることがわかった． |
| （英） | This paper aims to simultaneously design multiple gear trains by minimizing the weight of the gearbox. To this end, gravitational particle swarm algorithm (GPSA) is utilized, which can obtain multiple optimal solutions of real valued cost function. Specifically, we converted the vector components of a particle in GPSA by floor function, which components indicate the number of gear teeth. As the results, the modified GPSA outputted 22 gear trains in a single trial. Furthermore, it found feasible solutions in 97.8％ of 100 trials, while particle swarm optimization only 33.3％. | |
| キーワード | （和） | 最適設計 / 歯車列 / 複数解 / 重力粒子群最適化法 / / / / |
| （英） | Optimal design / Gear train / Multiple solutions / Gravitational particle swarm algorithm / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 197, NLP2021-30, pp. 84-89, 2021年10月. | |
| 資料番号 | NLP2021-30 | |
| 発行日 | 2021-10-07 (CAS, NLP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CAS2021-32 NLP2021-30 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS NLP |
| 開催期間 | 2021-10-14 - 2021-10-15 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2021-10-CAS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | GPSAを用いた歯車列設計問題の複数解探索 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Searching multiple solutions for gear train optimization by GPSA |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 最適設計 / Optimal design |
| キーワード(2)（和/英） | 歯車列 / Gear train |
| キーワード(3)（和/英） | 複数解 / Multiple solutions |
| キーワード(4)（和/英） | 重力粒子群最適化法 / Gravitational particle swarm algorithm |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 若原 聡 / Satoshi Wakahara / ワカハラ サトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山仲 芳和 / Yoshikazu Yamanaka / ヤマナカ ヨシカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 勝俊 / katsutoshi Yoshida / ヨシダ カツトシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-10-15 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | CAS2021-32, NLP2021-30 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.196(CAS), no.197(NLP) |
| ページ範囲 | pp.84-89 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-10-07 (CAS, NLP) |
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