mathematical approach for structural health monitoring system
| Project/Area Number |
17K06951
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Aerospace engineering
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| Research Institution | Kyoto Seika University (2022-2023)
Musashino University (2017-2021) |
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Principal Investigator |
渡辺 知規 京都精華大学, 共通教育機構, 教授 (50323431)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2019: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2018: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2017: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | ヘルスモニタリングシステム / マルチエージェントシステム / 安心・安全 / 強度 / マルコフ連鎖 / マルチエージェントシミュレーション / 構造・材料 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，数理分野での研究成果との協働により，簡便で高精度・高効率・高信頼性のある新しい大規模構造ヘルスモニタリングシステムを開発することである．本研究の実施計画によると，研究実施最終年度は過ぎており，本年度は，延長の年となっている．延長の主な理由としては，新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染拡大や，世界的な半導体不足など，社会情勢の大きな変化の影響を強く受けたことがあげられる．このことに加えて，さらに，研究計画を立てていた時には想像がつかなかったことが，この数年の間に起こっている．それは，人工知能技術の急速な発展である．この近年急速に発展した人工知能技術は，本研究内容にも大きな影響を与える可能性があることがわかってきている．例えば，「（構造ヘルスモニタリングシステムでの検査手順等について）たたき台となるアルゴリズムの完成を目指す」ことは，一昨年度からの継続課題であり，本研究目的を達成するために解決をしなくてはならない重要項目のひとつとなっているが，この課題が，近年急速に発展した人工知能技術と結びつくことによって，課題解決に向けてのステップが，大きく前進する可能性があることも考えられるようになってきている．このことは，研究当初には予想もできなかった結びつきとなった．それゆえ，研究期間延長は，研究の停滞を越えた研究の萌芽をももたらすと感じることができた．研究は，一般に，大量の時間と労力を要する一方で，大量の時間と労力を投入したからといって十分な結果が得られるとは限らないという面をもつ．いずれにしても，本研究での重要課題解決に向けてじっくりと時間と労力を費やしていきたい．
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Report
(7 results)
Research Products
(4 results)
