| 研究課題/領域番号 |
17K00737
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| 研究機関 | 豊田工業大学 |
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研究代表者 |
小林 正和 豊田工業大学, 工学部, 准教授 (40409652)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 感性工学 / ロバスト設計 / タグチメソッド / 応答曲面法 / 多目的最適化 |
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| 研究実績の概要 |
一般に意匠設計においては，対象となる顧客を想定し，その顧客が好むように製品意匠を決定する．しかし，量産を前提とする製品の場合，対象とすべき顧客は多く，ある程度顧客層を絞ったとしても顧客の感性は多様である．従来の意匠設計支援法は，このような顧客の感性のばらつきを考慮できないため，顧客から収集した多様な情報は平均化されてしまい，その結果，全ての顧客に対して少しずつずれた製品意匠が生成されてしまう．そこで本研究では，顧客の感性にばらつきがあっても製品から受けるイメージに違いが出ないようにすることで，顧客全員の満足度を総合的に向上させることを目的として，最適化の一手法である「ロバスト最適化」の考えを導入し，顧客の感性のばらつきに対して頑健な製品意匠を導出することのできる製品意匠設計法の構築を行う．
本年度は，昨年度構築した応答局面法と多目的最適化に基づく最適意匠設計法の有効性を検証するために数値実験を実施した．数値実験では，顧客の感性のばらつきを制御することで，ばらつきの大小にかかわらず，ばらつきの影響を最小限に抑えられることを確認した．さらに，研究の第二段階として，グチメソッドに基づく最適意匠設計法の検討を行った．この方法では，感性のばらつきが製品から受ける印象のばらつきに与える影響をS/N比と定義し，製品意匠の全ての選択肢についてS/N比を導出することで，S/N比が最大になる設計，すなわち顧客の感性のばらつきの影響を最小とした設計を行うことが可能になった．また，本学の学生を被験者として，自動車のフロントマスクを設計対象に提案手法を適用し，その有効性を検証した．
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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
当初の計画では，複数の顧客の製品から受ける印象と製品が備える意匠要素の対応関係をニューラルネットワークを用いて表現することを計画していたが，現在もまだ検討中である．その代わりに，昨年度構築した応答曲面法と多目的最適化に基づく最適意匠設計法の有効性の検証と，新たにタグチメソッドに基づく最適意匠設計法の検討，およびその有効性の検証を行うことができた．
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| 今後の研究の推進方策 |
これまで継続的に検討してきた，複数の顧客の製品から受ける印象と製品が備える意匠要素の対応関係をニューラルネットワークを用いて表現する方法をまず初めに完成させる．次に，このネットワークを用いて，感性のばらつきが製品から受ける印象のばらつきに与える影響を最小にする製品意匠を推論する方法を検討，構築する．最後に，適用実験を行い，構築した設計法の有効性を検証する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初の予定では，深層学習用コンピュータの購入を計画していたが，学内の競争的資金を獲得，購入したため，本科研費での購入を見送った．次年度は深層学習用コンピュータの追加購入や国際学会への参加などにより，ほぼ予定通りに予算を使用する予定である．
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