Development of an Extreme Value Estimation Method for Ship Rolling Motion in Waves Using Active Learning

• Project/Area Number: 25K01432
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 24020:Marine engineering-related
• Research Institution: Kobe University
• Principal Investigator: 高見 朋希 神戸大学, 海事科学研究科, 准教授 (50586683)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 笹 健児 神戸大学, 海事科学研究科, 教授 (10360330) ; 北原 優 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (20975924) ; 宝谷 英貴 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (30636808) ; 牧 敦生 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (50556496)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2027: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000); Fiscal Year 2026: ¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000); Fiscal Year 2025: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
• Keywords: 極値推定 / 波浪中船体運動 / 能動学習

Outline of Research at the Start

本研究ではガウス過程回帰(GPR)を活用して計測値を参照しながら能動的に極値推定を行う手法を提案し、有効性を示すことを目的とする。具体的には、ベイズ能動学習に基づくGPRの高速な学習方法を創出し、加えて高次元確率場に適用可能な能動的次元削減法を用いた手法を構築する。現状、横揺れ運動の極値推定には模型試験による計測値が高い信頼度を有している。これを受け、実船計測を通じて得られた船舶の遭遇海象を水槽に再現し、模型試験を実施して本手法の極値推定への有効性を実証する。本手法は通常のモンテカルロ法による実験と比較して実験工数の大幅な削減が可能となり、極値推定のための新たな試験方法として展開できる。