2019 Fiscal Year Annual Research Report
Construction of systematic online-based monitoring method for artificial structure systems by integrated sequential data assimilation
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16KT0108
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| Research Institution | Chuo University |
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Principal Investigator |
樋口 知之 中央大学, 理工学部, 教授 (70202273)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中野 慎也 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (40378576)
加藤 博司 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 研究開発部門, 研究開発員 (70722536) [Withdrawn]
有吉 雄哉 統計数理研究所, データ同化研究開発センター, 特任助教 (80735019) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2016-07-19 – 2020-03-31
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| Keywords | 逐次データ同化 / 実験計画 / ベイズ最適化 / ビッグデータ / IoT / 社会インフラ / 人工物 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
データ同化とは、複雑な現象の高精度予測のために、数値シミュレーション計算と、不完全かつ部分的情報である観測・計測データを統合することにより、シ ミュレーションの初期値や境界値、パラメータ等を実際の現象をなるべく再現するように定め、時にはシミュレーションモデル自体にも手を加える（リモデリン グ）一連の計算作業である。本研究により、人工物システムの機能実現およびその長期的維持をオンライン的にサポートする理論的枠組み、つまり統合的逐次データ同化システムの数理的基盤を確立し、人工物（例えば、橋梁やトンネル）に多数配置されたセンサーの情報をリアルタイムで構造体シミュレータに取り入れるような、オープンな 環境下での効率的な社会インフラ整備計画の立案に資することを研究期間全体の目標とした。最終年度は、これまで研究した破片スペースデブリの散乱状態の観測モデルをもとに、状態を時々刻々追尾する粒子フィルタを用いたフィルタリングアルゴリズムの性能の改良に取り組んだ。アルゴリズムの改善工夫を行うとともに、適切なセンサー情報の獲得および入力の方法についても検討した。もう一つの具体的なテーマである、流体シミュレーション内の不確実性を、なるべく高速に同定する計算アルゴリズムの手法の開発にも取り組んだ。最終年度は、プロトタイプの適用性を向上させるための探索、推論手法の拡張、改良、システム洗練化を連携させながら研究を実施した。昨年度公開したPythonによるライブラリの普及活動も、多数行った口頭発表の際に積極的に取り組んだ。実際に大学院生が利用し発表するなど、具体的な利用実績が確認できた。また大型の研究資金（JSTの「未来創造」）へメンバーらと応募を行うため、本研究成果の実績を多面的に検討し、プロポーザルとしてまとめることができた。
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