研究課題/領域番号 |
19K04850
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分24010:航空宇宙工学関連
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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 |
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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | 深層強化学習 / 可変翼 / 揚力同定 / 機械学習 / 光ファイバセンシング / 構造強度 / 光ファイバセンサ / 荷重同定 / 荷重低減 / 風洞試験 |
研究開始時の研究の概要 |
ラジコン飛行機等を用いた可変翼技術、すなわち主翼の形状や翼面積等を“鳥の翼のように”大きく変化・変形させる技術研究がある。主翼を変形させて飛ぶことで、失速しながら着陸したり、風に乗って滞空したり、台風のような外乱環境でも墜落しなかったりといった、革新的な飛行性能が実現できると期待されている。 本研究では、鳥の翼のような可変翼を製作する。その中に光ファイバを神経網として装備させる。 “神経情報”を機械学習・深層強化学習によって処理し、大きく変形する翼を有効に動かす技術を構築する。
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研究成果の概要 |
本研究では無人機の翼を対象として、光ファイバセンサにより飛行中のひずみ分布を測定し、その情報を用いて揚力分布を同定する技術を構築した。さらに、同定された揚力分布や風の向きをもとに、構造負荷をリアルタイムで低減する制御技術を構築した。同定や制御には、それぞれ機械学習、深層強化学習により生成したニューラルネットワークを適用した。また鳥のように変形する可変翼を設計・製作し、変形による空力特性の変化を検証した。これら技術は風洞試験によりその成立性・効果を実証した。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
構造負荷低減という、より高次な構造運用目的に対して深層強化学習を適用する好例を示せた。とりわけ「構造状態をセンシングし、飛行環境を認識し、それに合わせて制御する」という体系的なシステムとして技術統合しており、知能的な構造運用の技術体系を提案できた。可変翼によるより豊かな空力表現・活用も含めて、風洞試験により実証できたことで、実用性のある工学的知見となった。
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