2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Image-based Deep Data Assimilation Method and Application to Metal Cutting Simulation
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20K11859
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
三坂 孝志 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (20645139)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
古川 慈之 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 主任研究員 (20392657)
HERWAN JONNY 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (80868969)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | データ同化 / ディープラーニング / 特徴データ同化 / 加工画像 / 切削FEM |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，DNNを実加工画像で学習して実画像に似せたFEM結果の実画像との類似度を判断させる処理と，実画像に似せたFEM結果でDNNを学習して実加工画像を検出させる処理に関する研究を行った．前者はFEM疑似画像の類似度に応じてFEMの不確かなパラメータを推定するデータ同化的処理であり，具体的には，切削FEMに含まれる2つのパラメータ（加工硬化指数および静摩擦係数）と，DNNから得られる確信度に関する応答曲面を用いて推定を行った．後者はFEM疑似画像の学習時にFEMで得られる未計測量を関連づけておくことで実画像の検出時に対応する未計測量を呼び出す，いわゆる，サロゲートモデル的処理である．これは加工条件の異なるFEMの疑似加工画像と未計測の物理量を対応づけて学習したデータベースであり，実加工画像はその未計測物理量を呼び出すためのクエリの役割を果たす．
これらの手法の検証を切削加工および渦励振動する円柱周りの流れに関して行って有効性を確認した．切削加工に関しては，画像以外の実験データを用いた推定の検証に関して一部継続中であるが，当初計画していた画像に基づく特徴データ同化手法の開発を行うことができた．研究成果に関して，最終年度は所内別部署への出向により対外発表の機会を十分に持つことができなかったため，主に論文等で成果を発表した．
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Research Products
(8 results)
