| 研究課題/領域番号 |
15K05772
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
設計工学・機械機能要素・トライボロジー
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| 研究機関 | 中央大学 |
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研究代表者 |
平岡 弘之 中央大学, 理工学部, 教授 (20165161)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | ライフサイクル工学 / 部品リユース / ベイズ推定 / ネットワークエージェント / 循環型社会 / 製品ライフサイクル / 部品エージェント |
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| 研究成果の概要 |
循環型社会の実現に有効とされるリユースの促進のために，RFIDとネットワークエージェントを組み合わせて個々の部品のライフサイクルを管理する部品エージェントが，ユーザへリユースに関する助言を与えるしくみを開発した．予測が困難な劣化・故障現象を扱うためにベイズ推定の手法を適用した．劣化プロセスに基づく故障推定のための因果関係モデルを生成し，それをもとに劣化シミュレーションにより初期の条件付確率を与えてベイジアンネットワークを生成する手法を開発した．また，シミュレーションのための製品モデルの利用方法とともに，部品を組立品から取り外す分解指示を組立品の画像上にAR技術を用いて提示する手法を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
手法の有効性は今後さらに確認する必要があるが，劣化・故障のプロセスにベイズ推定を適用する手法は新規性があると考えている．リユースの促進は循環型社会の実現と発展に大きく貢献することが期待でき，社会的意義が大きい.
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