| 研究課題/領域番号 |
20H02381
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分24020:船舶海洋工学関連
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| 研究機関 | 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群) |
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研究代表者 |
寺田 大介 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 教授 (80435453)
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| 研究分担者 |
平川 嘉昭 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (00345480)
片山 徹 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (20305650)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
15,730千円 (直接経費: 12,100千円、間接経費: 3,630千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2022年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2020年度: 8,710千円 (直接経費: 6,700千円、間接経費: 2,010千円)
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| キーワード | 海難防止 / 海上安全 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
小型高速船の海難は、信頼性の高い船体運動理論ならびに種々のセンシングデバイスが開発されている現在においても、未だに発生している。この問題を解決するために、本研究課題では、小型高速船の安全運航支援システムの開発を念頭におき、逐次データ同化と統計的学習理論を融合することによって小型高速船の運動を実時間で予測する新しい方法を確立する。そのための検討課題は①逐次データ同化による小型高速船の船体運動予測数学モデルの構築、②予測誤差の深層学習による未知外乱の推定および③実時間予測のためのシステム開発である。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、小型高速船の安全運航支援システムの開発を念頭におき、その要素技術である船体運動の実時間予測法の構築を目的として行った。運動の予測は、逐次データ同化により船体に作用する波浪などの外力を推定した後に、この外力をリカレントニューラルネットワークや放射基底ニューラルネットワークなどの学習理論に基づいてモデル化し、このモデルで予測した外力の時系列を逐次データ同化で使用したシミュレーションモデルの駆動力として与えることにより行った。予測性能は推定した外力の位相情報に依存することが明らかとなった。また、小型高速船に関する新しい模型実験システムの開発が実現できた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
逐次データ同化と学習理論を融合することにより、不規則な運動の予測が物理モデルに基づいて実現できることを示した点は学術的な意義が大きい。また、予測性能を決定づける要因が特定できたことから、今後の研究・開発の進展が見込める。本研究課題の成果を応用することにより、操船者の操船行為に起因する小型高速船の海難は未然に防止できることから、社会的な意義も大きい。
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