パッケージフローモデル:直感的な学習付きシミュレーションモデルとその応用

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 1999-12-15
• タイトル: パッケージフローモデル:直感的な学習付きシミュレーションモデルとその応用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Package Flow Model:An Intuitive Simulation Model with Learnability, and Its Application
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: オリジナル論文
• 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: journal article
• 著者所属: 茨城大学工学部システム工学科
• 著者所属: 茨城大学大学院理工学研究科システム工学専攻
• 著者所属: 日本原子力研究所
• 著者所属: 茨城大学工学部システム工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Systems Engineering, Faculty of Engineering, Ibaraki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Major of Systems Engineering, Graduate School of Science and Engineering, Ibaraki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Atomic Energy Research Institute
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Systems Engineering, Faculty of Engineering, Ibaraki University
• 著者名: 石黒, 美佐子; 丸繁卓彦; 松岡, 浩; 城道介
• 著者名(英): Misako, Ishiguro; Takuhiko, Marushige; Hiroshi, Matsuoka; Michisuke, Jo
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: システムの動的挙動を直感的に考察でき 学習能力を持つ新しいシミュレーション手法としてパッケージフローモデル（Package Flow Model; PFM）を提案した.現実のシステムにおける物理プロセスを直接考察する代わりに 原理的にそのプロセスと同じ応答の"時間遅れ"を生じる別の簡単でビジュアルなメカニズム（PFM）を想定し 全体システムを複数のPFMの組合せで構成する.PFMを支配する2つのモデルパラメータは その分野の専門家なら直感や経験によって概略推定が可能である.そのうち落下密度関数は PFMを1つの線形ニューロンと見なすことによって学習により改善できる.ここでは PFMを身近な給湯システムの熱の流れ解析に適用し 本手法の有効性を示すと共に 可変流速や流速停止を含む系への新たな取り扱い方法についても示す.
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: A new simulation approach with learnability, "Package Flow Model (PFM)"has been proposed, which enables us to intuitively understand the dynamic behavior of various systems. The model does not directly consider the physical process of a given actual system, but will replace it to a simple visual mechanism (PFM) which is equivalent only in a view point of "time delay"of the system-response. A total system is modeled by a combination of several PFMs. Two kinds of model parameters which govern the PFM mechanism can be roughly estimated by the relevant experts' intuition or experiences. Particularly, the dropping density function can be improved by learning, considered with the PFM as a linear neuron. Here the PFM is applied to the heat flow analysis of a usual hot-water supply system to show the effectiveness of PFM, and a new treatment for variable velocity and zero-velocity systems is presented.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 40, 号 SIG09(TOM2), p. 91-101, 発行日 1999-12-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会