| 研究課題/領域番号 |
09450065
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
吉村 忍 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (90201053)
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| 研究分担者 |
塩谷 隆二 九州大学, 工学部, 講師 (70282689)
古川 知成 東京大学, 大学院・工学系研究科, 講師 (10272395)
関東 泰祐 豊橋技術科学大学, 機械システム工学系, 助教授 (60177764)
堀江 知義 九州工業大学, 情報工学部, 助教授 (40229224)
矢川 元基 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (40011100)
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| キーワード | ニューラルネットワーク / 感性情報 / 自動車 / 操安性 / フィーリング解析 / 統計解析 / アァジィ集合論 / 満足化設計 |
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| 研究概要 |
本研究では、感性の定量的な目標レベルを設定し、それを達成するための人工物の設計変数を定量的に決定するという、感性情報に基づく多目的満足化設計法を研究開発する。人工物の設計変数や応答諸特性・機能と感性情報の関係が特に複合的でありかつ非線形な自動車の操縦性・安定性(操安性)フィーリング問題を具体的な対象として、その関係を定量化し、さらに人工物設計へ定量的に感性情報を反映させるための手法を開発する。
初年度の本年度は、まず、(1)自動車操縦安定性のフィーリング試験の実施計画を作成し、感性評価項目および車両特性の測定項目を決定した。次に、市販されている多種類(10種類)の実車を用いて直線走行や蛇行走行のテストを行い、複数のプロフェッショナルなドライバーによる操縦安定性のフィーリングテスト(10点満点)(応答不感帯、剛性感、車体浮き感など)と同時に、種々の車両特性の実測を行った。この実験は、マツダ(株)のドライビングコースで行った。データ処理の予備研究として、階層型ニューラルネットワークによる学習・感度解析モジュールと統計解析モジュールを作成し、上記の試験データを解析し、項目絞り込みの際のクライテリアについて検討した。また、計測器を用いて測定される諸特性も人によって点数化される感性データもあるばらつきを有することから、この課題に対処するために、先に述べた手法に、ファジィ集合論を融合した手法を開発すべく、理論的、実装的検討を行った。
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