| 研究課題/領域番号 |
20K11859
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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60100:計算科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
三坂 孝志 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (20645139)
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| 研究分担者 |
古川 慈之 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 主任研究員 (20392657)
HERWAN JONNY 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (80868969)
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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 | データ同化 / ディープラーニング / 特徴データ同化 / 加工画像 / 切削FEM / 後流画像 / 渦励振動 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，DNNを実加工画像で学習して実画像に似せたFEM結果の実画像との類似度を判断させる処理と，実画像に似せたFEM結果でDNNを学習して実加工画像を検出させる処理に関する研究を行った．前者はFEM疑似画像の類似度に応じてFEMの不確かなパラメータを推定するデータ同化的処理であり，後者はFEM疑似画像の学習時にFEMで得られる未計測量を関連づけておくことで実画像の検出時に対応する未計測量を呼び出す，いわゆる，サロゲートモデル的処理である．これらの手法の検証を切削加工および渦励振動する円柱周りの流れに関して行って有効性を確認した．
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| 自由記述の分野 |
計算科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
実加工映像から深層ニューラルネットワークが認識した情報でCAE解析を改善するようなデータ同化が可能になれば，実験と計算を比較するためにデータ同化において必要となるコスト関数の自由度を向上させることができる．すなわち，本研究ではピクセルレベルで厳密に画像を比較することなく，これまでデータ同化に利用するのが難しかった切削加工映像のような情報でデータ同化を行うことができる．近年のサイバー空間とフィジカル空間の融合により生産性革命を目指すインダストリー4.0などの取り組みではデータ取得や分析に留まっている場合があるが，本研究では真の融合を実現する事例を提示することができたと考えている．
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