研究課題/領域番号 |
12450043
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
機械材料・材料力学
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研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
吉村 忍 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (90201053)
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研究分担者 |
長崎 晋也 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 助教授 (20240723)
古田 一雄 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (50199436)
矢川 元基 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (40011100)
関東 康祐 豊橋技術科学大学, 機械システム工学科, 助教授 (60177764)
堀江 知義 九州工業大学, 情報工学部, 教授 (40229224)
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研究期間 (年度) |
2000 – 2002
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研究課題ステータス |
完了 (2002年度)
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配分額 *注記 |
12,900千円 (直接経費: 12,900千円)
2002年度: 2,000千円 (直接経費: 2,000千円)
2001年度: 2,900千円 (直接経費: 2,900千円)
2000年度: 8,000千円 (直接経費: 8,000千円)
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キーワード | 腐食 / 自動車 / 寿命予測 / ニューラルネットワーク / 多変量解析 / 車両パラメータ / 錆パラメータ / 防錆設計 / 防錆処理 |
研究概要 |
本研究では、実環境で長期間使用される実構造機器において、材料、構造、使用環境、施した防食処理などの情報から、腐食の発生する時期、部位、腐食の種類及び程度を定量的に予測し、その予測技術をベースとして、腐食に関する定量的な目標レベル(いつ、どこに、どのような種類の、どの程度の腐食が発生するか)を設定し、それを満足するための実構造機器の防食に関する設計変数(構造や材質、防食処理)を定量的に決定するという防食を目指した多目的満足化設計法を研究開発した。具体的には、自動車の腐食現象を対象として、下記のような研究を行った。 (1)階層型ニューラルネットワークに、実際の腐食試験のデータを与え、学習させる。学習の精度および学習効率、獲得されたネットワーク構造に関して詳細な分析を行い、学習済ネットワークの信頼性について詳細に検討した。 (2)(1)の学習済ニューラルネットワークを用いた感度係数、すなわち、錆パラメータの各車両パラメータに対する感度、や車両パラメータ間の相関係数について詳細に調べ、錆パラメータに強く影響を与える車両パラメータ項目の絞り込み法について検討を行い、最終的に絞り込手法を提案した。 (3)(2)で絞り込まれた車両パラメータと錆パラメータの非線形関係を再度近似する。ここでも、(2)と同様に、学習の精度(汎化能力)、学習効率、獲得されたネットワーク構造に関して詳細な分析を行った。 (4)(1)〜(3)の非線形関係の定量化手法の研究開発と平行して、所定の腐食レベルを満足する車両パラメータの組み合わせの集合を多次元のデザインウインドウとして表示するシステムの研究開発を行った。 最終的に、腐食寿命の予測を行い、さらにターゲット寿命を実現する防錆処理設計の2段階設計法を開発し、実車に適用し、良好な結果を得た。
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