2023 Fiscal Year Annual Research Report
重心動揺検査を刷新するモデルベース特性パラメータの構築
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21H01270
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| Research Institution | Utsunomiya University |
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Principal Investigator |
吉田 勝俊 宇都宮大学, 工学部, 教授 (20282379)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山仲 芳和 宇都宮大学, 工学部, 助教 (00804238)
嶋脇 聡 宇都宮大学, 工学部, 教授 (10344904)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 重心動揺 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，応募者らの独自技術により，重心動揺検査の方法論を，世界に先駆けて刷新するものである．そのために，重心動揺データの確率密度関数を記述するランダム制御系モデルを提案する．これと重心動揺データの実測値に基づき，提案モデルのシステムパラメータを同定することを目的とする．
本年度の主な成果として，足圧中心動揺の動的モデル表現を得るために，床面に2点粘弾性支持された倒立振り子型の力学モデルを提案し，その有効性を検証した．提案モデルの数値解から得られる粘弾性反力の垂直成分について，ゼロモーメントポイントを算出し，これを足圧中心の計算値とした．さらに，提案モデルに加法雑音と乗法雑音を考慮したランダム制御系モデルを導出し，その数値解から，確率密度関数の計算値を得た．得られた確率密度関数の計算値を，前年度までの実験で得られた確率密度関数と比較したところ，モデルパラメータを適切に設定することで，単峰性（ピークが１つ），双峰性（ピークが２つ）のいずれの場合についても，実験結果をよく再現する計算結果を得ることに成功した．
その他，本研究の要素技術を与える成果として，確率密度関数の実験値と計算値の残差計算を高速化するために，Fokker-Planck方程式の数値的な残差を利用する新手法を開発し，その有効性を確認した．また，本研究の最適化計算において避けるべき，局所最適化の問題を解消するために応募者らが提案したアルゴリズム（Gravitational Particle Swarm Algorithm）をさらに拡張し，多解探索問題に対する有効性を示した．
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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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