| 研究課題/領域番号 |
17K14878
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
航空宇宙工学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 |
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研究代表者 |
和田 大地 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 研究開発員 (10770480)
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| 研究協力者 |
杉本 洋平
Fernandez Patricia
葛西 時雄
村山 英晶
井川 寛隆
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 揚力同定 / 逆解析 / 機械学習 / 光ファイバセンシング / 航空宇宙工学 / 構造・機能材料 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では航空機主翼表面のひずみ分布を測定し、ひずみ分布情報から揚力分布を同定する技術を構築した。ひずみ分布測定には分布型光ファイバセンシング技術を適用し、揚力同定には逆推定ニューラルネットワーク（NN）を適用した。
数値解析により本手法の妥当性を示した。従来の有限要素法による逆解析と本手法の性能・特徴比較も示した。風洞試験による技術実証も行った。光ファイバセンサを搭載した多舵面を有する翼模型を構築し、リアルタイムで揚力分布を同定出来る適用性、およびその精度を定量的に示した。当初の研究の狙いに加え、揚力と共に迎角を同定出来ることも実証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究ではニューラルネットワークを用いることで、ひずみ計測誤差による荷重同定の不安定性が解消されることを示せた。これは従来の逆解析法の宿命的な欠点を克服することを示している。航空機への適用性・実用性が極めて高く、工学的にも非常に有益な知見となったと考える。
本技術の特色は、任意の分布形状を持った荷重を同定できる点である。従来旅客機への技術レトロフィットに加え、同定された揚力に基づいて操舵する揚力制御型無人機などの新型航空機開発も後押しする。ヘリブレード、風力発電ブレードにかかる空力荷重同定や、船体への波浪荷重同定など、他分野にとっても汎用的かつ先進的な意義を持つ。
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