論文の概要: Neural Network Gaussian Process Considering Input Uncertainty for Composite Structures Assembly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10861v1
• Date: Sat, 21 Nov 2020 20:21:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 23:15:18.669331
• Title: Neural Network Gaussian Process Considering Input Uncertainty for Composite Structures Assembly
• Title（参考訳）: 複合構造集合に対する入力不確かさを考慮したニューラルネットワークガウス過程
• Authors: Cheolhei Lee, Jianguo Wu, Wenjia Wang, Xiaowei Yue
• Abstract要約: 本稿では,複合構造集合の入力不確実性を考慮したニューラルネットワークガウス過程モデルを提案する。 NNGPIUは、応答関数が非滑らかで非線形である場合、他のベンチマーク手法よりも優れている。 複合構造アセンブリを例に挙げるが, 本手法は本質的な不確実性を持つ他の工学系にも適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.330270644806307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing machine learning enabled smart manufacturing is promising for composite structures assembly process. To improve production quality and efficiency of the assembly process, accurate predictive analysis on dimensional deviations and residual stress of the composite structures is required. The novel composite structures assembly involves two challenges: (i) the highly nonlinear and anisotropic properties of composite materials; and (ii) inevitable uncertainty in the assembly process. To overcome those problems, we propose a neural network Gaussian process model considering input uncertainty for composite structures assembly. Deep architecture of our model allows us to approximate a complex process better, and consideration of input uncertainty enables robust modeling with complete incorporation of the process uncertainty. Based on simulation and case study, the NNGPIU can outperform other benchmark methods when the response function is nonsmooth and nonlinear. Although we use composite structure assembly as an example, the proposed methodology can be applicable to other engineering systems with intrinsic uncertainties.
• Abstract（参考訳）: 機械学習を有効にするスマートマニュファクチャリングの開発は、複合構造組み立てプロセスに期待できる。 組立工程の製作品質と効率を向上させるためには, 寸法偏差および複合構造物の残留応力の正確な予測分析が必要である。 新しい複合構造組み立てには2つの課題がある。 (i)複合材料の高非線形・異方性 (ii)組立工程における必然的な不確実性。 これらの問題を解決するために,複合構造集合の入力不確実性を考慮したニューラルネットワークガウス過程モデルを提案する。 入力の不確実性を考慮することで、プロセス不確実性を完全に組み込んだロバストなモデリングが可能になります。 シミュレーションとケーススタディに基づき、nngpiuは応答関数が非スムースで非線形である場合、他のベンチマーク手法よりも優れる。 複合構造アセンブリを例に挙げるが, 本手法は本質的な不確実性を持つ他の工学系にも適用可能である。

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