2019 Fiscal Year Research-status Report
デジタル画像相関法を用いた有限要素解析モデルのデータ同化に関する研究
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19K12006
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| Research Institution | Chiba Institute of Technology |
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Principal Investigator |
秋田 剛 千葉工業大学, 工学部, 准教授 (20405343)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 逐次データ同化 / カルマンフィルタ / 画像計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，従来のひずみゲージやレーザ変位計などで取得される少数の計測点を使った有限要素解析モデルの直感的な評価を，デジタル画像相関法（Digital Image Correlation, DIC）による膨大な数の変形計測データを使った有限要素解析モデルのデータ同化による評価に更新し，機械設計の効率化や高度化に寄与することである．
2019年度は，まず数値実験によって膨大な数の変形計測データを想定した逐次データ同化実験を行い有効性を検証した．逐次データ同化では，有限要素解析モデルのモデルパラメータを計測データを使って逐次的に推定することで，モデルの高精度な評価を行うことが可能となる．数値実験では，損傷を有する板モデルを対象に，有限要素解析モデルの全要素の剛性パラメータをモデルパラメータとした逐次データ同化を行い，損傷箇所や度合いを逐次データ同化で得られる推定値から評価可能であることを示した．また，同様の実験モデルを使った実証実験を行い，逐次データ同化の有効性を確認することができた．一方で，これらの実験では，アンサンブルカルマンフィルタを用いて逐次データ同化を行っていたが，膨大な数の変形計測データを使った場合に，有効な推定を行うために要する計算負荷がかなり高くなることがわかった．そこで本年度の後半には，アンサンブルカルマンフィルタに加えて，より計算負荷の少ない拡張カルマンフィルタを用いた逐次データ同化のための定式化やコード作成を行い，2020年度の実験のための準備を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
デジタル画像相関法による計測データを用いたデータ同化について，研究計画では2年目以降に行う予定であった実モデルを使う実証実験を今年度行うことができ，当初の予定よりも順調に進展した．一方で，研究計画当初に有力な手法として期待していたアンサンブルカルマンフィルタが，予想よりも計算負荷が大きかったため，フィルタのチューニングなどのデータ同化の効率化を行うことができず，代替として拡張カルマンフィルタを使ったデータ同化の定式化とコーディングを行った．以上より，総合的な判断としては，現在の進捗状況は，おおむね順調に進展していると判断している．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究方針として，2019年度に引き続いて実モデルに実証実験を行っていく．2019年度では，デジタル画像相関法のみの計測データを使ったデータ同化を行ったが，2020年度では他のセンサを含めた複合センサによるデータ同化実験を行い，有効性を検証していく．また，アンサンブルカルマンフィルタと拡張カルマンフィルタの詳細な比較を行い，フィルタのチューニングなどのデータ同化の効率化法について検討していく予定である．
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| Causes of Carryover |
本年度の後半に購入した高速計算機の価格が想定よりもわずかに小さく，残金を生じた．次年度に計算機関連の消耗品として執行する予定である．
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