| 研究課題/領域番号 |
20K04951
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所 |
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研究代表者 |
亀山 道弘 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (40373427)
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| 研究分担者 |
藤本 修平 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (80586686)
谷口 智之 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (20782460)
西崎 ちひろ 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (70570993)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | パーシステントホモロジー / アトラクタの再構成 / 時系列データ / 摩擦抵抗 / 回転円筒試験 / フジツボ |
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| 研究成果の概要 |
実海域に浸漬させて作成したフジツボ類などの水生生物の付着状況が異なる円筒表試験体と凹凸のない基準の円筒試験体を対象に、回転円筒試験装置を用いて回転数を変えて表面摩擦係、回転トルク及び消費電力などの運転状態を清水中で計測し、時系列データを取得した。計測した時系列データのアトラクタを対象にパーシステントホモロジーを適用して回転トルクなどの運転状態の特徴値を抽出し、回転円筒試験体の表面凹凸量の違いを識別する学習モデルをサポートベクトルマシンを用いて作成した。回転円筒試験の時系列データなどを対象に作成した学習モデルを適用した結果、本解析手法が試験体の表面状態の違いを的確に識別できることを確認した。
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| 自由記述の分野 |
船舶海洋工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
時系列データに基づいて状態の違いを識別する手法として統計学的手法や大量の学習データに基づいて識別する手法が多く開発されているが、本研究で開発した手法は時系列データの形に着目して状態診断を行うため、診断した根拠を理解し易いという特徴を有している。そのため、多岐にわたる複数の時系列データ毎に本解析手法を適用して得られる診断結果を組み合わせた学習データを作成することで、より複雑な状態の診断が可能となると考えられる。様々な外力に暴露される実船の運航データなどへの本開発手法の適用を通じて、船舶運航時の水生生物の付着などによる船体汚損を判断する手法の開発に役立つことが期待される。
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