| 研究課題/領域番号 |
20H02381
|
|---|
| 研究機関 | 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群) |
|---|
研究代表者 |
寺田 大介 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 教授 (80435453)
|
|---|
| 研究分担者 |
平川 嘉昭 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (00345480)
片山 徹 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (20305650)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| キーワード | 海上安全 / 海難防止 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究課題では、小型高速船の安全運航支援システムの開発を念頭におき、逐次データ同化と統計的学習理論を融合することによって小型高速船の運動を実時間で予測する新しい方法を確立する。そのための検討課題は①逐次データ同化による小型高速船の船体運動予測数学モデルの構築、②予測誤差の深層学習による未知外乱の推定および③実時間予測のためのシステム開発である。当該年度はこの目的を達成するために、次の項目に関して取り組んだ。
(1)データ同化で使用する計測データに関する検証：昨年度開発したデータ同化の計算コードにおいて、観測モデルで使用するデータとしてどのようなものを選択すればよいかに関して検討を行った。その結果、船体運動の結果として生じる変位および回転のデータ、船体運動の速度成分およびアクチュエータである舵およびプロペラのデータを使用することによって、モデルを当てはめた際の尤度が向上することが確認できた。
(2)小型高速船の船体運動予測数学モデルの検証：一昨年度および昨年度構築したプロペラ-舵一体型推進器の数学モデルについて更なる検証を行うとともに規則波向波中における数学モデルに関して更なる検証を行った。
(2)データ同化を行うためのデータ取得方法の検討：一昨年および昨年度の検討を踏まえて、データ同化で必要となる滑走型高速船の舵角および推力のデータ取得方法の検討を行った。
(3)深層学習に関する計算機プログラムの精度向上：昨年度構築した外乱を深層学習に基づいてモデルする計算機プログラムの精度を向上させた。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
昨年度中にはデータ同化で使用する小型高速船の模型実験データを取得している予定であったが、実験上の問題でデータ取得に至らなかったため。
|
| 今後の研究の推進方策 |
模型船実験によるデータ計測を早々に実施し、これまでに開発した計算コードの信頼性の検証を実施する。それを踏まえて、実船実験のデータにも本方法を適用し、その有効性に関して検討を行う。
|
