| 研究課題/領域番号 |
22K03991
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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 | 地方独立行政法人大阪産業技術研究所 |
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研究代表者 |
喜多 俊輔 地方独立行政法人大阪産業技術研究所, 和泉センター, 主任研究員 (40761622)
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| 研究分担者 |
梶川 嘉延 関西大学, システム理工学部, 教授 (30268312)
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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 |
交付 (2023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: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 音源探査 / 音響振動連成 / ドメイン適応 / 構造物内部 / 音響構造連成 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
機械・電気製品などの低騒音化を実現するために，我々は，既存の音源探査手法では困難であった，構造物内部に存在する音源の探査手法を提案している．その手法は，シミュレーションと深層学習を用いた音源探査手法である．しかしながら，提案法にはシミュレーション上で構築したモデルが実験ドメインに適応できないという課題がある．
一方で，我々は実験データのドメイン変換により精度向上が可能であることを見出した．そこで，当問題におけるドメイン変換を目的に，音源探査モデルとドメイン変換モデルを統合することで実環境データへの適応を目指す．新規手法により直接的に観測できない構造物内部の音源を外部から推定する手法を創生する．
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| 研究実績の概要 |
本年度では、構造物内部に存在する音源を構造物外部から推定する手法の実現を目的として、シミュレーション上で構築された音源探査を実施する識別モデル（音源探査モデル）を実環境へ適応する新たな手法を提案した。この手法では、構造物の外部に設置された加速度センサーから得られる周波数スペクトルのデータをモデルが学習することで音源探査を実施する。
前年度において提案した手法は、ドメイン変換を実施する生成モデル（ドメイン変換モデル）と音源探査モデルがそれぞれ異なる2つの目的関数を有することが原因で、音源探査性能の向上に限界があった。さらにこの手法は、ドメイン変換モデルがエンコーダ・デコーダモデルであることや条件付き敵対的生成ネットワークとして構築されるためシミュレーションと実環境のペアデータが必要であった。
そこで本研究では、ドメイン変換モデルと音源探査モデルを統合し、大量のシミュレーションデータと少量の実環境データの非ペアなデータセットに対して音源探査を実施できるモデルを構築した。このモデルは、従来のドメイン適応モデルを用いた方法と比較して高精度な音源探査性能を達成し、音源探査モデルは変換データの局所的な変換誤差が低い部分の特徴のみを捉えて分類していることが明らかになった。
この研究成果により、構造物内部に存在する音源のより正確な位置特定が可能となり、より効率的な騒音対策や構造健全性評価への貢献する可能性がある。今後の研究では、さらに多様な実環境下での構造物内部の音源探査手法の適用可能性を探求し、実際の応用に向けた基盤技術の確立を目指す。
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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
本年度では、当初の計画通りドメイン変換モデルと音源探査を実施するモデルの統合を検討した。具体的には、シミュレーションドメインと実環境ドメインの双方向にドメイン変換を実施するCycleGANと、識別器が直接的に音源位置を推定することが可能な生成モデルであるAc-GANを組み合わせた、新規の統合モデルを開発した。さらに、その統合モデルの音源探査を実施する識別器の性能ならびに識別要因に関する解析を実施した。
この新たなモデルは、従来のドメイン適応モデルを使用した方法と比較して、高い音源探査性能を達成した。特に、音源探査モデルは変換データの中でも変換誤差が低い部分の特徴を効果的に捉えて分類していることが確認され、音源位置推定の精度を大幅に向上させる要因であることが明らかになった。
この成果は、これまで未解決な課題であった構造物内部の音源探査を実現するための新たな技術基盤を築くものであり、工業製品等のノイズ低減や品質改善に直接的に貢献する可能性がある。
※本研究の成果は、現在査読中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度の研究方針として、教師なし学習条件下での音源探査技術の開発に向けた基礎研究を進めることに焦点を当てる。具体的には、音源位置情報以外のデータセットを得るために音響構造連成解析ならびに実験よりデータの生成と収集を実施する。そして、教師なし問題として音源探査問題を再定義し、新たな音源探査手法を構築する。これにより、実環境下での構造物内部の音源探査手法の適用可能性を探求し、実際の応用に向けた基盤技術の確立を目指す。
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