Development of vibration suppression device by switching inertia mass using deep reinforcement learning and method

• Project/Area Number: 24K07380
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 20010:Mechanics and mechatronics-related
• Research Institution: Meiji University
• Principal Investigator: 松岡 太一 明治大学, 理工学部, 専任教授 (80360189)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 阿部 直人 明治大学, 理工学部, 専任教授 (10202673)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: Inertia mass / Vibration control / Damping / MR fluid / Reinforcement learning

Outline of Research at the Start

本研究は①慣性接続質量を切り替えることができる振動低減装置を開発すること，②その慣性接続質量を深層強化学習によって切り替えて振動低減を図ることである．①はフライホイール内に磁気粘性流体を封入し電磁石によって強磁場を与えるとフライホイール内の磁性粒状体が固着してフライホイールの回転半径が変わることを利用する．②は加振振動数に同調させるように慣性接続質量を切り替えることで振動系に反共振を生じさせて振動遮断を試みるが，地震時に振動数をリアルタイムで把握することが困難なため，慣性接続質量の切替制御方法が確立されていない．そこで，深層強化学習を使って慣性接続質量のみを切り替えて振動を低減する試みである．