2017 Fiscal Year Annual Research Report
Estimation of resin impregnation during LCM using data assimilation of stochastic simulation and electrical measurements and development of impregnation control
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15K05691
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
松崎 亮介 東京理科大学, 理工学部機械工学科, 准教授 (20452013)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 複合材料 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
複合材料樹脂注入成形（LCM）において，計測や数値シミュレーション単独では非常に困難であった3次元樹脂含浸と浸透係数分布の高精度推定を目的とする．この目的を達成するためデータ同化を用いて，浸透係数分布の不確かさを考慮した確率論的樹脂含浸シミュレーションによる予測と，電気容量計測を統合する．さらに，数値実験を通して，異なる条件の下で樹脂流れと浸透係数分布の推定を行い，推定誤差の定量的な評価にもとづき推定性能向上に必要なデータ同化パラメータ設計指針を提示する．
実装しているEnKF型のデータ同化では，有限のアンサンブルを用いて確率密度を近似する手法であるため，アンサンブルメンバー数が推定性能に大きな影響を与える．しかし，アンサンブルメンバー数の増加は並列計算を行うモデル数の増加を意味するため，計算コストの増大に直結する．そこで，効率的な樹脂含浸推定を実施するために，最適なアンサンブルメンバー数について検討した．EnKF型のデータ同化ではアンサンブルメンバー数が計算コストに直結している．そのため，アンサンブルメンバー数は推定性能と計算コストのトレードオフ関係を考慮して決定する必要があることを明らかにした．アンサンブルメンバー数での含浸度と浸透係数の推定誤差を比較すると，浸透係数の推定誤差が一定値に収束するのにより多くのアンサンブルメンバー数が必要であることを確認した．さらに，四次元データ同化において測定の有無により共分散膨張パラメータを変更する誤差低減手法の実装を行い，推定性能への影響についても調査した．
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