2016 Fiscal Year Annual Research Report
Successive data assimilation for the mathematical model of ship motions in waves under navigation
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25289328
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| Research Institution | Fisheries Research and Education Agency |
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Principal Investigator |
寺田 大介 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産工学研究所, 主任研究員 (80435453)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松田 秋彦 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産工学研究所, グループ長 (10344334)
橋本 博公 神戸大学, 海事科学研究科(研究院), 准教授 (30397731)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 海上安全 / 船舶工学 / 防災 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、まず逐次データ同化の方法を用いて波浪中を航行する船の運動モデルに関するヴァリデーションならびにパラメータ推定を行い、現在使用している波浪中における船体運動の予測モデルの改良を行うこと、さらにその応用として実海域における実船横揺れデータのみを用いた安全運航支援のためのパラメトリック横揺れ予測システムの開発を行うことである。
具体的な方法および着目する項目は次の通りである。1)逐次データ同化の方法：粒子フィルタ（北川のモンテカルロ・フィルタ） 2)波浪中における船の運動モデル：向い波中におけるパラメトリック横揺れ予測モデル 3)パラメータ推定：モデルで経験的に与えている項（特に、減衰力係数）および不規則な波強制力
このような目的のもと、平成28年度は、不規則波中における一自由度モデルを用いて逐次データ同化を行った。当初の予定では三自由度モデルで検証する予定であったが、パラメトリック横揺れにおける連成項からの寄与は不規則な波強制力に吸収されることが明らかとなったため、一自由度モデルを用いた。数値実験および模型実験に基づく検証の結果、不規則波中においても、定係数パラメータならびに不規則に変動するパラメータの推定が上手く実現できることが明らかにできた。さらに、実船横揺れデータのみを用いたパラメトリック横揺れ予測に関しては、昨年度に開発した確率分布の時間発展を予測する方法に加えて、時系列そのものを予測する方法を新たに開発した。模型実験のデータに基づく検証の結果、提案するパラメトリック横揺れ予測の方法は有効であることが確認できた。
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| Research Progress Status |
28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 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Remarks |
成果の一部は水産研究・教育機構の特筆すべき成果として認定された。
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