| 研究課題/領域番号 |
21K14373
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 神奈川大学 |
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研究代表者 |
太田 修平 神奈川大学, 工学部, 助教 (00846462)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 信頼性工学 / 従属故障 / ベアリング / コピュラ / 接合関数 / 多変量データ / 故障予測 / スポーツ外傷・障害 / 冗長システム / 信頼性試験データ / 大規模システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
従属故障は、複数のシステムが熱や振動といった負荷を共有することで発生し、システムの大規模故障を引き起こすリスクがある。本研究は、大規模システムの信頼度向上への貢献を目指して、従属故障の発生リスクを考慮したシステムの信頼性評価手法について研究する。具体的には、システムの信頼性を確率モデルで表現し、従属故障の要因を多変量確率分布のクラスであるコピュラを活用することで、多種多様な従属故障の発生リスクを統合的に考慮できる汎用的な手法を開発する。
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| 研究実績の概要 |
2022年度は、サブシステムの故障時刻データから、システムにおける従属故障の発生リスクを定量的に評価する手法を開発した。研究成果として雑誌論文を2件公開し、学会発表を5回実施した。具体的には
(i)昨年度の研究成果である多変量Farlie-Gumbel-Morgenstern(FGM)コピュラのパラメータ推定手法の再考を行った。昨年度は多変量FGMコピュラのパラメータに対する効率的な点推定の手法を提案したが区間推定は明らかにされていなかった。そこで本年度は、提案手法で得られる推定量の標準誤差および信頼区間の性質を明らかにした。これによって、多変量FGMコピュラのパラメータに対する区間推定や統計的検定を可能にし、より実データの分析の利便性が向上する情報を得た。開発した手法をNASA Ames Prognostics Data Repositoryで公開されているベアリングの信頼性試験データに適用し、同一シャフト上の複数のベアリングの振動データから、ベアリングの従属故障発生リスクの評価を試みた。本成果は日本統計学会誌から、オープンアクセスの論文として公開した。また国内学会にて2回発表し、研究成果の普及に努めた。
(ii)昨年度発見した新たなコピュラのクラスの性質を調査し、それがどのような多変量データのモデリングに有用かを検討した。とくに昨年度の課題であった、そのコピュラに対するパラメータ推定が困難である点を解決した。その結果を踏まえて、対角線に対して非対称な二変量データにそのコピュラがよく適合することを土壌データの信頼性解析を通して新たに明らかにした。本成果を国内学会にて1回発表し、質疑応答を通してより精確なパラメータ推定手法の着想を得た。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2022年度は、昨年度の研究成果の再考および課題の解決を実施した。今後はこれによって得られた研究成果を論文にまとめるため、実データを用いた追加の実験を実施する。論文は2023年度中に投稿予定であり、本研究はおおむね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度に発見した研究成果を論文にまとめて海外ジャーナルへ投稿する。論文が掲載される場合は、研究費を利用してオープンアクセスとして、研究成果を広く公開する。
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