| 研究課題/領域番号 |
24K07380
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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 | 明治大学 |
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研究代表者 |
松岡 太一 明治大学, 理工学部, 専任教授 (80360189)
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| 研究分担者 |
阿部 直人 明治大学, 理工学部, 専任教授 (10202673)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | Inertia mass / Vibration control / Damping / MR fluid / Reinforcement learning |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は①慣性接続質量を切り替えることができる振動低減装置を開発すること，②その慣性接続質量を深層強化学習によって切り替えて振動低減を図ることである．①はフライホイール内に磁気粘性流体を封入し電磁石によって強磁場を与えるとフライホイール内の磁性粒状体が固着してフライホイールの回転半径が変わることを利用する．②は加振振動数に同調させるように慣性接続質量を切り替えることで振動系に反共振を生じさせて振動遮断を試みるが，地震時に振動数をリアルタイムで把握することが困難なため，慣性接続質量の切替制御方法が確立されていない．そこで，深層強化学習を使って慣性接続質量のみを切り替えて振動を低減する試みである．
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