論文の概要: The Optimization of the Constant Flow Parallel Micropump Using RBF Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08717v2
• Date: Tue, 21 Sep 2021 03:13:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 10:50:33.413978
• Title: The Optimization of the Constant Flow Parallel Micropump Using RBF Neural Network
• Title（参考訳）: RBFニューラルネットワークを用いた定流量並列マイクロポンプの最適化
• Authors: Chenyang Ma, Boyuan Xu
• Abstract要約: 本研究の目的は,定流量並列機械変位マイクロポンプの性能を最適化することである。 重要な課題は、一定の流量に悪影響を及ぼす再生による圧力パルスを最小限にすることである。 従来の研究は受動チェックバルブの機械設計を通じてこの問題を解決しようとしていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6526824510982799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The objective of this work is to optimize the performance of a constant flow parallel mechanical displacement micropump, which has parallel pump chambers and incorporates passive check valves. The critical task is to minimize the pressure pulse caused by regurgitation, which negatively impacts the constant flow rate, during the reciprocating motion when the left and right pumps interchange their role of aspiration and transfusion. Previous works attempt to solve this issue via the mechanical design of passive check valves. In this work, the novel concept of overlap time is proposed, and the issue is solved from the aspect of control theory by implementing a RBF neural network trained by both unsupervised and supervised learning. The experimental results indicate that the pressure pulse is optimized in the range of 0.15 - 0.25 MPa, which is a significant improvement compared to the maximum pump working pressure of 40 MPa.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は, 並列ポンプ室を備え, 受動チェックバルブを組み込んだ定流並列機械変位マイクロポンプの性能を最適化することである。 重要な課題は、左ポンプと右ポンプが吸引と輸血の役割を交互に交わすときの往復運動中に一定の流量に負の影響を及ぼす逆流による圧力パルスを最小化することである。 従来は受動チェックバルブの機械設計でこの問題を解決しようとしていた。 本研究では,教師なし学習と教師なし学習の両方で訓練されたrbfニューラルネットワークを実装することで,制御理論の観点から新たなオーバーラップ時間の概念を提案する。 実験結果から, 圧力パルスは0.15MPaから0.25MPaの範囲で最適化され, 40MPaの最大ポンプ加工圧力と比較して大きな改善が認められた。

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