2023 Fiscal Year Annual Research Report
データ同化と学習理論による小型高速船の実時間運動予測
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20H02381
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| Research Institution | 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群) |
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Principal Investigator |
寺田 大介 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 教授 (80435453)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平川 嘉昭 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (00345480)
片山 徹 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (20305650)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 海難防止 / 海上安全 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
対象船は排水量型の漁船、滑走型の旅客船および船外機付きのプレジャーボートとした。予測する運動モードは、漁船に関しては縦揺れ、旅客船に関しては上下加速度およびプレジャーボートに関しては前後揺れー左右揺れー船首揺れの3自由度連成運動とした。予測方法は逐次データ同化と学習理論を融合した方法を新たに提案した。具体的には、先ず逐次データ同化により船体に作用する波浪などの外力を推定した。次に、この外力をリカレントニューラルネットワークや放射基底ニューラルネットワークなどの学習理論に基づいてモデル化した。最後に、運動の予測は、このモデルで予測した外力の時系列を、逐次データ同化で使用したシミュレーションモデルの駆動力として与えることにより実現した。シミュレーションモデルは、対象とする運動に関する運動方程式を陰解法であるNewmark-β法で離散化したものを用いた。上下加速度の予測に関しては、数値計算の安定化が図られるとともに、逐次データ同化を行う際の観測過程においては単純な線形観測モデルとすることが可能となった。逐次データ同化で用いた計測データは、漁船に関しては横浜国立大学が実施した漁業調査船「たか丸」の実船実験時に取得した計測データ、旅客船に関しては大阪公立大学が実施した小型旅客船の模型実験時に取得した計測データおよびプレジャーボートに関しては大阪公立大学が実施した古野電気株式会社殿所有の研究船の模型実験時に取得した計測データである。プレジャーボートの模型実験に関して、超小型の船外機模型を製作し、推力とトルクなどの力を計測できる自由航走模型実験システムを新たに構築した。予測方法に関する詳細な検討は強非線形現象である小型旅客船の上下加速度を重点的に実施した。その結果、予測精度の向上のためには外力の位相を適切にモデル化しなければならないことが明らかになった。これは今後の課題とする。
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| Research Progress Status |
令和5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5年度が最終年度であるため、記入しない。
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