2022 Fiscal Year Research-status Report
Integrated reliability design method for large-scale systems under dependent failure environment
| Project/Area Number |
21K14373
|
|---|
| Research Institution | Kanagawa University |
|---|
Principal Investigator |
太田 修平 神奈川大学, 工学部, 助教 (00846462)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | 信頼性工学 / 従属故障 / ベアリング / コピュラ / 接合関数 / 多変量データ / 故障予測 / スポーツ外傷・障害 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は、サブシステムの故障時刻データから、システムにおける従属故障の発生リスクを定量的に評価する手法を開発した。研究成果として雑誌論文を2件公開し、学会発表を5回実施した。具体的には
(i)昨年度の研究成果である多変量Farlie-Gumbel-Morgenstern(FGM)コピュラのパラメータ推定手法の再考を行った。昨年度は多変量FGMコピュラのパラメータに対する効率的な点推定の手法を提案したが区間推定は明らかにされていなかった。そこで本年度は、提案手法で得られる推定量の標準誤差および信頼区間の性質を明らかにした。これによって、多変量FGMコピュラのパラメータに対する区間推定や統計的検定を可能にし、より実データの分析の利便性が向上する情報を得た。開発した手法をNASA Ames Prognostics Data Repositoryで公開されているベアリングの信頼性試験データに適用し、同一シャフト上の複数のベアリングの振動データから、ベアリングの従属故障発生リスクの評価を試みた。本成果は日本統計学会誌から、オープンアクセスの論文として公開した。また国内学会にて2回発表し、研究成果の普及に努めた。
(ii)昨年度発見した新たなコピュラのクラスの性質を調査し、それがどのような多変量データのモデリングに有用かを検討した。とくに昨年度の課題であった、そのコピュラに対するパラメータ推定が困難である点を解決した。その結果を踏まえて、対角線に対して非対称な二変量データにそのコピュラがよく適合することを土壌データの信頼性解析を通して新たに明らかにした。本成果を国内学会にて1回発表し、質疑応答を通してより精確なパラメータ推定手法の着想を得た。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2022年度は、昨年度の研究成果の再考および課題の解決を実施した。今後はこれによって得られた研究成果を論文にまとめるため、実データを用いた追加の実験を実施する。論文は2023年度中に投稿予定であり、本研究はおおむね順調に進展している。
|
| Strategy for Future Research Activity |
2022年度に発見した研究成果を論文にまとめて海外ジャーナルへ投稿する。論文が掲載される場合は、研究費を利用してオープンアクセスとして、研究成果を広く公開する。
|
| Causes of Carryover |
本年度は研究で使用する実験装置の開発を専門業者に発注する予定であったが間に合わなかったため、発注に係る費用に充当する予定であった予算を次年度に繰り越した。繰り越した予算は、次年度4月に発注する際に使用する。
|
Research Products
(7 results)
