論文の概要: Towards Precision in Bolted Joint Design: A Preliminary Machine Learning-Based Parameter Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08286v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 11:00:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:04:13.397187
• Title: Towards Precision in Bolted Joint Design: A Preliminary Machine Learning-Based Parameter Prediction
• Title（参考訳）: ボルト接合設計の高精度化に向けて:予備的機械学習に基づくパラメータ予測
• Authors: Ines Boujnah, Nehal Afifi, Andreas Wettstein, Sven Matthiesen,
• Abstract要約: ボルト接合部は、構造的整合性と信頼性を維持するために工学的に重要である。 従来の方法では、ボルト付きジョイントの非線形挙動を捉えることができないことが多い。 本研究では、負荷容量と摩擦係数を予測するために、経験的データとフィードフォワードニューラルネットワークを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Bolted joints are critical in engineering for maintaining structural integrity and reliability. Accurate prediction of parameters influencing their function and behavior is essential for optimal performance. Traditional methods often fail to capture the non-linear behavior of bolted joints or require significant computational resources, limiting accuracy and efficiency. This study addresses these limitations by combining empirical data with a feed-forward neural network to predict load capacity and friction coefficients. Leveraging experimental data and systematic preprocessing, the model effectively captures nonlinear relationships, including rescaling output variables to address scale discrepancies, achieving 95.24% predictive accuracy. While limited dataset size and diversity restrict generalizability, the findings demonstrate the potential of neural networks as a reliable, efficient alternative for bolted joint design. Future work will focus on expanding datasets and exploring hybrid modeling techniques to enhance applicability.
• Abstract（参考訳）: ボルト接合部は、構造的整合性と信頼性を維持するために工学的に重要である。 最適性能には,パラメータの正確な予測が不可欠である。 従来の手法では、ボルト付きジョイントの非線形挙動を捉えたり、重要な計算資源を必要とすることがあり、精度と効率を制限している。 本研究では、負荷容量と摩擦係数を予測するために、経験的データとフィードフォワードニューラルネットワークを組み合わせることで、これらの制限に対処する。 実験データと体系的な前処理を利用して、このモデルは出力変数をスケールの相違に再スケーリングし、95.24%の予測精度を達成するなど、非線形関係を効果的に捉えている。 データセットのサイズと多様性の制限は一般化性を制限するが、この結果はニューラルネットワークがボルト付き関節設計の信頼性と効率的な代替手段となる可能性を示している。 今後は、データセットの拡大と、適用性を高めるためのハイブリッドモデリングテクニックの探求に注力する予定である。

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