2022 Fiscal Year Research-status Report
Development of meta-heuristic digital twin system concept for sustainable maintenance
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22K03878
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
荒井 正行 東京理科大学, 工学部機械工学科, 教授 (40371314)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | メンテナンステクノロジー / メタヒューリスティック / き裂 / カッコ―最適化手法 / レビーフライト最適化手法 / ジャイロセンサー / 状態ベクトル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当初設定した研究計画に従って2022年度では以下の研究成果が得られた．
(1)き裂を有する不静定構造物によるフィジカルツインシステムの構築:最も単純な系である不静定片持ちはり構造体と試験・センサーシステムを開発した．試験には油圧サーボ疲労試験機を使用し，ひずみゲージ，レーザー変位計，MEMS型静電容量ジャイロセンサーを取り付けた．また，試験体には様々な位置に任意深さの人口き裂を導入し，き裂形状・位置と各種センサーとの対応関係を調査した．この結果，センサー設置位置とき裂形状・位置には強い相関関係があり，センサー設置位置によってはセンサー検出感度が低下することが明らかとなった．
(2)時系列データの時系列状態ベクトルへの変換技術の構築:本研究で注目したセンサーのうちジャイロセンサーにおいて，ワイヤレス化するとともに，離散化データを収集し，ノイズ処理を行うためのソフトウエア―を開発した．このソフトウエア―により離散化データを状態ベクトルとして変換し，将来予測のために活用可能とした．
(3)き裂位置と寸法同定のためのメタヒューリスティックアプローチ:実施項目(1)により得られた離散化データを実施項目(2)で開発したソフトにより状態ベクトル化した情報を利用して，逆解析手法としてメタヒューリスティックな発見的アルゴリズムを取り入れることを試みた．本研究では最近注目されているカッコーならびにレビーフライト最適化手法を利用した．これにより，理想化されたモデルや不静定はり構造体におけるき裂の寸法と位置を逆推定できるようにした．なお，研究項目(3)は令和5年度に実施予定の一部である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
研究実績の概要でも記載したように研究項目(3)は令和5年度実施予定としていたが，想定よりも研究が進展したため，令和4年度に一部繰り上げて研究を実施したため．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでは単純な不静定はり構造体を対象に研究を進めたが，本年度から三次元形状のより複雑な構造物を対象にジャイロセンサーを複数箇所に設置し，同構造物の変形状態を予測するとともに，き裂発生位置を同定できるようにする．さらに，繰返し荷重を受けた時の構造物全体の変形とき裂進展の様子を予測することを試みる．
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| Causes of Carryover |
物品購入に際して，2062円の残金が発生したため，当該金額を次年度予算と合算して助成金を使用していく．当該残金は，事務用品などを購入してく予定である，
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