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設計変数・条件に存在する多種多様な不確かさに対する目的関数の統計量を精度良く算出するために、昨年度までに開発されたモジュール（設計空間の次元縮約、Krigingモデルの非定常定式化、Krigingモデルの動的更新）を統合した。さらに、元の高次元空間でサンプルされた計算条件を次元縮約された低次元空間に射影するために、偏相関係数に基づく変換式を開発し実装した結果、目的関数の統計量評価を低次元空間で実施できるようになった。
以上の手法を本研究で提案するロバスト最適化問題のための高速近似解法として確立し、これを実設計問題に適用して本手法の有効性を実証した。大気圏に再突入する高速飛翔体（カプセル）の軌道解析において、様々な初期条件（速度、高度、姿勢など）について不確かさを考慮し、それらが地上到達時の位置や速度に与える確率的影響を近似的に評価した。不確かさの多次元性および物理現象の非線形性により、地上到達時の位置や速度は複雑に変化する。従来の手法（Krigingモデルの単独利用）は地上到達速度の確率的挙動を近似できなかった一方、本研究で開発した新手法は現実的な計算コストの範囲内（Monte Carlo法のコストの50分の1）で近似することに成功した。この結果から、本開発手法は、カプセルが安全に帰還する確率を定量的に評価するのに十分な精度を有しており、過去の飛翔実績が限られている宇宙工学分野における安全性評価のために役立つことが実証された。
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