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2023 年度 研究成果報告書

実輸送反映高精度試験のためのGPSとAIを用いた輸送振動の特徴量自動抽出法の開発

研究課題

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研究課題/領域番号 20K05022
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分25020:安全工学関連
研究機関地方独立行政法人大阪産業技術研究所

研究代表者

津田 和城  地方独立行政法人大阪産業技術研究所, 和泉センター, 主幹研究員 (40359435)

研究分担者 細山 亮  地方独立行政法人大阪産業技術研究所, 和泉センター, 主任研究員 (10530074)
堀口 翔伍  地方独立行政法人大阪産業技術研究所, 和泉センター, 研究員 (20736300)
渡部 大輔  東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (30435771)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2024-03-31
キーワード振動試験 / 輸送振動 / 特徴量 / GPS / AI / 予測 / PSD / 実効値
研究成果の概要

輸送環境調査の省力化と振動試験の高精度化を目指し、GPSとAIを用いた輸送振動の特徴量抽出法の開発に取り組んだ。正確なPSDを把握するために、GPSを用いて道路種別のPSDを算出した。さらに、PSDの妥当性を評価するために、疲労を用いた評価手法についても検討した。同時に、輸送振動のPSDを予測するために、簡易記録計を用いたPSDの計測方法を考案した。加えて、この方法に必要となる既存データを用いた加速度実効値の推定方法も考案した。

自由記述の分野

輸送包装

研究成果の学術的意義や社会的意義

輸送振動の計測データがある道路に対しては、GPSを用いて道路種別のPSDが算出できる。また、計測データがない道路に対しては、短時間の連続計測と長時間の間欠計測(既存データ)を組み合わせることでPSDが推定できる点に独自性があり、学術的にも意義深い。これらの研究成果は、輸送振動のPSDの正確な把握と予測に有効であり、振動試験の高精度化や輸送環境調査の省力化、ひいては、輸送事故防止と過剰包装削減の両立につながることが期待される。

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公開日: 2025-01-30  

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