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An elemental study on the development of digital twin technologies for structural safety assessment

Research Project

Project/Area Number 19H02356
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Basic Section 24020:Marine engineering-related
Research InstitutionYokohama National University

Principal Investigator

Kawamura Yasumi  横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (50262407)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 岡田 哲男  横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (10753048)
満行 泰河  横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40741335)
Project Period (FY) 2019-04-01 – 2022-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥10,530,000 (Direct Cost: ¥8,100,000、Indirect Cost: ¥2,430,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2019: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Keywords構造安全性 / デジタルツイン / モニタリング / 海象推定 / 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) / 不確定性評価 / ホイッピング / オートエンコーダ / 疲労 / 強度評価
Outline of Research at the Start

本研究では、船舶の運航を構造安全性の観点からサポートするためのデジタルツインの概念とその要素技術に関して、(1)構造安全性評価のためのデータモデルの検討、(2)運航中のモニタリングデータを活用した構造応答評価手法の検討、(3)強度評価シミュレーション手法の高度化に関する研究、を実施する。これにより、将来的な船舶運航時の構造評価・サポートシステムの構築のための基礎技術を確立することを目的とする。

Outline of Final Research Achievements

In this research project, an elemental study on the development of digital twin technologies for structural safety assessment is carried out. Firstly, the concept of a digital twin contributing to structural safety based on hull monitoring is presented. Secondly, in order to evaluate structural response at any part of ship hull structures using the monitoring data, a method to estimate the encounter sea state spectrum from the spectrum of motion and structural response obtained from monitoring data is developed using convolutional neural networks (CNN). Thirdly in this study, the ultimate strength of stiffened plates and the uncertainties of whipping loads are examined, because uncertainty assessment regarding loading and strength is important for the proper evaluation of structural safety.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、船舶の構造安全性のための具体的なデジタルツインシステムを検討するとともに、構造モニタリングデータに基づく機械学習(CNN)を用いた海象推定手法の開発を行った。これらの研究により、船舶の構造安全性を実現するために有効な考え方と手法を提案できたと考えている。また、本研究で提案した機械学習(CNN)を用いた海象推定手法は、学術的な観点からも独自性が高く、今後の発展が期待される成果である。さらに、構造強度やホイッピング荷重の不確定性に関しては、有限要素解析を用いた評価やモニタリングデータの解析を実施することにより、構造健全性評価のために有用な確率モデルを示すことができたと考えている。

Report

(4 results)
  • 2021 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2020 Annual Research Report
  • 2019 Annual Research Report
  • Research Products

    (11 results)

All 2022 2021 2020 2019

All Journal Article (6 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Peer Reviewed: 1 results) Presentation (5 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results)

  • [Journal Article] 変動荷重下におけるき裂先端近傍のひずみ計測に基づくき裂先端塑性域形成挙動の推定2022

    • Author(s)
      早川銀河, 川村恭己, 岡田哲男, Dumbarangage Eashan Gayantha Nandasiri
    • Journal Title

      日本船舶海洋工学会講演会論文集

      Volume: 34

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Journal Article] Dimensionality Reduction of Wave Spectra by an Autoencoder for Development of a NN-based Sea State Estimation Method2021

    • Author(s)
      Hiroki Katao, Yasumi Kawamura, Tetsuo Okada, Taiga Mitsuyuki, Ginga Hayakawa,
    • Journal Title

      Proceedings of TEAM2020/2021, The 34th Asian-Pacific Technical Exchange and Advisory Meeting on Marine Structures, Dec.6 - 8, 2021, Istanbul, Turkey

      Volume: - Pages: 90-99

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Journal Article] Sea state estimation using monitoring data by convolutional neural network (CNN)2021

    • Author(s)
      Toshiki Kawai, Yasumi Kawamura, Tetsuo Okada, Taiga Mitsuyuki, Xi Chen,
    • Journal Title

      Journal of Marine Science and Technology

      Volume: - Issue: 3 Pages: 947-962

    • DOI

      10.1007/s00773-020-00785-8

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 実船計測に基づくホイッピング現象の統計的なモデル化とその疲労き裂進展への影響に関する研究2020

    • Author(s)
      早川銀河, 川村恭己, 岡田哲男, 髙橋 諒
    • Journal Title

      日本船舶海洋工学会講演会論文集

      Volume: 31 Pages: 185-190

    • NAID

      40022808809

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Journal Article] 有限要素法を用いた防撓板の最終強度の不確定性評価について2020

    • Author(s)
      高崎隼, 川村恭己, Wang Gaoyang, 岡田哲男, 早川銀河
    • Journal Title

      日本船舶海洋工学会講演会論文集

      Volume: 30

    • NAID

      40022395675

    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Journal Article] A study on sea state estimation using monitoring data of large container ships -estimation of directional wave spectrum by machine learning-2019

    • Author(s)
      Toshiki Kawai, Nao Ou, Yasumi Kawamura, Tetsuo Okada, Taiga Mitsuyuki, Xi Chen
    • Journal Title

      Proceedings of the 33rd Asian-Pacific Technical Exchange and Advisory Meeting on Marine Structures (TEAM 2019), Oct. 14 - 17, 2019, Tainan, Taiwan

      Volume: -

    • NAID

      40022064620

    • Related Report
      2019 Annual Research Report
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    • Author(s)
      早川銀河
    • Organizer
      日本船舶海洋工学会第57回東部支部構造研究会
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      2021 Annual Research Report
  • [Presentation] Dimensionality Reduction of Wave Spectra by an Autoencoder for Development of a NN-based Sea State Estimation Method2021

    • Author(s)
      Hiroki Katao
    • Organizer
      TEAM2020/2021, The 34th Asian-Pacific Technical Exchange and Advisory Meeting on Marine Structures, Dec.6 - 8, 2021, Istanbul, Turkey
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      2021 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] コンテナ船の船体応答実船計測に基づく 畳み込みニューラルネットワークを用いた海象推定2021

    • Author(s)
      河合俊希
    • Organizer
      日本船舶海洋工学会第54回東部支部構造研究会
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      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] 実船計測に基づくホイッピング現象の統計的なモデル化とその疲労き裂進展への影響に関する研究2020

    • Author(s)
      早川銀河
    • Organizer
      日本船舶海洋工学会講演会
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] A study on sea state estimation using monitoring data of large container ships -estimation of directional wave spectrum by machine learning-2019

    • Author(s)
      Toshiki Kawai
    • Organizer
      33rd Asian-Pacific Technical Exchange and Advisory Meeting on Marine Structures (TEAM 2019), Oct. 14 - 17, 2019, Tainan, Taiwan
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research

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Published: 2019-04-18   Modified: 2023-01-30  

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