| 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・新領域創成科学研究科, 教授 (90201053)
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| 研究分担者 |
関東 康祐 豊橋技科大学, 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)
古川 知成 東京大学, 大学院・工学系研究科, 講師 (10272395)
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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 / 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緒特性・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。
昨年度は、まず、階層型ニューラルネットワークによる学習から、感度解析と統計解折に基づく寄与の大きな項目の絞り込み、さらに学習済みネットワークから満足設計解の存在領域を多次元デザインウインドウとして表示するソフトウエアをWindows環境に構築した。そのソフトウエアを用いることにより、感性情報の処理過程を大幅に簡略化することが可能となった。最終年度の本年度は、より非線性の強いデータの処理を可能とするために、リカレント型のニューラルネットワークを上記ソフトに組み込んだ。また、本手法の有効性を確認すべく、自動車の腐食寿命予測問題に適用し良好な結果を得た。最後に、これまでの研究成果のとりまとめを行った。
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