機械学習を援用した多孔質材料の音響性能のばらつき推定

Research Project

Project/Area Number	23K03635
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 18030:Design engineering-related
Research Institution	Kogakuin University
Principal Investigator	山本崇史工学院大学, 工学部, 教授 (30613640)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000) Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000) Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	多孔質材料 / 均質化法 / 機械学習
Outline of Research at the Start	本研究では，機械学習の一手法であるガウス過程回帰とベイズ最適化を用いて，発泡材や繊維材など多孔質材料の音響特性の期待値と分散を推定する．これまで構築してきた漸近展開にもとづく均質化法を用いて多孔質材料の微視構造を直接モデリングし，微視構造のパラメータの確率密度関数を推定もしくは実験的に取得することで統計的な扱いができるようにする．また，実際の多孔質材料を用いて実験し検証する．