2021 Fiscal Year Annual Research Report
構造安全性評価のためのデジタルツイン構築のための要素技術の検討
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19H02356
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
川村 恭己 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (50262407)
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| 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)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 構造安全性 / デジタルツイン / モニタリング / 海象推定 / オートエンコーダ / 不確定性評価 / ホイッピング / 疲労 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では前年度までに、デジタルツインの標準的データモデルのコンセプト、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた海象スペクトルの推定法の確立、構造強度評価における不確定性の検討を行ってきた。本年度の研究では、これらの研究のさらなる発展を目的として以下の研究を実施した。
（１）前年度までに、開発したCNNを用いた海象推定手法を実海象の推定へと適用する場合、海象スペクトルの表現の高度化や計測データの不確定性の考慮が必要であると考えられる。本研究では、海象スペクトルの表現の高度化として、オートエンコーダ（AE）を用いた２次元海象スペクトルの次元削減と、潜在変数を用いた海象スペクトルの表現法についての検討を行った。従来Ochi-Hubble型の海象スペクトル表現を用いていたため単純な２ピークの海象スペクトルの表現のみ可能であったが、AEで得られる潜在変数を用いることにより複雑な海象スペクトルを表現可能であることがわかった。また、実計測データに含まれる不確定性の考慮に関しては、PCAを用いた不確定性の取り扱い方法について検討した。これらの手法は、今後のCNNによる海象推定の高度化に資すると考えられる。
（２）船体の構造応答の評価においては、波浪応答以外にホイッピング等の弾性応答の影響も大きい。よって、弾性応答の統計的性質を考慮した上で、構造応答の評価を行うことが重要である。本研究では、モニタリングデータを用いてホイッピングの統計的性質を検討した。具体的には、pythonのpymc3を用いてMCMC法によるベイズ推定を行い、ホイッピングの発生確率や大きさに関する統計モデルを作成した。また、ホイッピング現象の疲労強度への影響を実験的に検討するとともに、そのメカニズムを解明するためにき裂先端の塑性挙動等を表す各荷重を計測する方法について検討した。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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[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,
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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
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