| 研究課題/領域番号 |
19H02356
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分24020:船舶海洋工学関連
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| 研究機関 | 横浜国立大学 |
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研究代表者 |
川村 恭己 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (50262407)
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| 研究分担者 |
岡田 哲男 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (10753048)
満行 泰河 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40741335)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 構造安全性 / デジタルツイン / モニタリング / 海象推定 / 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） / 不確定性評価 / ホイッピング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、船舶の運航を構造安全性の観点からサポートするためのデジタルツインに関する要素技術を検討した。第一に、船体のモニタリングに基づく構造安全性に資するデジタルツインの考え方を示した。第二に、モニタリングデータを用いて船体の任意部位の構造応答の評価を可能とすることを目的として、畳み込みニューラルネットワーク(CNN）を用いてモニタリングで得られる運動・構造応答のスペクトルから遭遇海象スペクトルを推定する手法を開発した。ところで、構造安全性を適切に評価するためには、荷重や強度に関する不確定性評価が重要である。本研究では第三に、防撓板の構造強度、及びホイッピング荷重の不確定性について検討した。
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| 自由記述の分野 |
船舶海洋工学、構造力学、CAE
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、船舶の構造安全性のための具体的なデジタルツインシステムを検討するとともに、構造モニタリングデータに基づく機械学習（CNN）を用いた海象推定手法の開発を行った。これらの研究により、船舶の構造安全性を実現するために有効な考え方と手法を提案できたと考えている。また、本研究で提案した機械学習（CNN）を用いた海象推定手法は、学術的な観点からも独自性が高く、今後の発展が期待される成果である。さらに、構造強度やホイッピング荷重の不確定性に関しては、有限要素解析を用いた評価やモニタリングデータの解析を実施することにより、構造健全性評価のために有用な確率モデルを示すことができたと考えている。
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