| 研究課題/領域番号 |
22K03979
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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 | 横浜国立大学 |
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研究代表者 |
原 謙介 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (70508259)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | パラメータ推定 / マルチボディシステム / 固有直交分解 / 随伴法 / 微分代数方程式 / マルチボディダイナミクス / 不確かさ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
AI技術を応用した構造最適化や実験と状態推定法を組み合わせた仮想計測等，シミュレーション技術の応用の多様化が進んでいる．このような先端技術を機械アセンブリや人体など，より構成要素の多い実システムに拡大する際に極めて重要となるのが，モデルや物理現象の異なる多数のサブシステムを統合させる手法の高度化である．本研究では，構成要素の増加やそれ伴う結合部でのダイナミクスの複雑化に対応するため，物理的・数学的整合性と拡張性を両立したモデルと不確かさ等の乖離要因に対するフィルタリング機能を組み合わせた新たなパラメータ推定法・システム同定法を構築する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，多数の部品から構成される機械アセンブリを対象とした設計計算で必要となるパラメータをサンプルデータから予測するための手法の構築を行った．特に，統計等で用いられるデータ分析技術を利用して，精度低下の原因となる部品の結合部の摩擦やがたなどの不確かな要因の影響を低減する方法の構築を試みた．構築した手法は，計算データを模擬データとした場合には良好な結果が得られたが，実験結果に適用する際には現在の計測技術では十分な精度のサンプルデータを取得することが難しいことが分かった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
設計の合理化・効率化のためのデジタル化技術が着目される中，複雑化する問題に対してシミュレーション技術を応用する際には，計算に必要な数多くのパラメータを精度良く取得することが重要となる．本研究では，多数の構成要素からなる問題を対象とした際に顕在化する，部品間の結合部のがたなどの精度低下要因の影響を低減する方法を新たに提案しており，今後予想される計測技術の発展と組み合わせることでシミュレーション技術を応用した先端技術の発展への寄与が期待できる．
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