| 研究課題/領域番号 |
19K04254
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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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| 審査区分 |
小区分20010:機械力学およびメカトロニクス関連
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| 研究機関 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
平元 和彦 新潟大学, 自然科学系, 教授 (00261652)
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| 研究分担者 |
松岡 太一 明治大学, 理工学部, 専任教授 (80360189)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | アクティブ振動制御 / 地震観測網 / 未来波形推定 / 予見制御 / ニューラルネットワーク / 振動制御 / 波形予測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在日本国内では，振動制御されている構造物や各地の観測サイト等，多数の地点で地震波が常時実時間観測されている。本研究では，これらの観測地点をネットワークで相互接続して波形情報を伝送し，当該構造に地震波が到達する前から伝送された波形情報を用いて制御を行うことによって，従来の性能を大きく上回るような高い振動抑制性能を実現する制御手法の開発・提案を行う。
制御手法として，状態フィードバック制御と外乱の未来値を用いるフィードフォワード制御からなる予見制御やその類似手法を用いる。地震外乱の未知の未来値は，ネットワークで伝送される遠隔地波形情報を元に，人工ニューラルネットワークを用いて推定する。
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| 研究成果の概要 |
日本国内では，強震モニタ等に代表される多数地点での地震波実時間常時観測が行われている．本研究では，地震外乱を受ける構造系の振動制御において，上記の観測網から遠隔地波形情報が取得可能であると想定し，遠隔地伝送波形情報を用いて地震波到達前から制御を行うことによって高い制御性能を実現する手法を開発することを目的として研究を行った．遠隔地震波と到達地震波を入力とした人工ニューラルネットワークを構成して到達地震波の未来波形時系列を推定し，推定未来波形を用いた予見制御手法を提案した．中越地震の記録波形によるシミュレーションを行い，フィードバックのみの制御性能を大きく上回る制御性能が得られることを示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
構造系にセンサ・アクチュエータを設置して地震による構造の振動を制御する新しい手法を提案した．強震モニタのような常時観測システムが，近い将来に地震波形情報そのものの実時間伝送も行えるようになることを想定し，震源に近い遠隔地波形情報も利用して到達地震波の未来波形をAIに基づく手法により推定することで，いわば先回りで振動制御する手法を研究した．中越地震の記録によるシミュレーションにより，提案手法は従来のフィードバック制御を大きく上回る性能を達成することを示した．これにより，現在緊急地震速報等に活用されている地震観測網の振動制御へのより高度な利用が実現され，地震を受ける構造系の安全性の向上につながる．
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