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| - | {{: | + | {{: |
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| - | ===== 研究 ===== | ||
| - | ==== デジタルツイン ==== | ||
| - | デジタルツインは現実空間のあらゆるものをデジタル空間に再現し、リアルタイムシミュレーションによって製品故障の予測や生産管理の最適化を可能とする新たな学術分野です。デジタルツインを実現するためには洗練された様々な要素技術が必要であり、３次元の高精度な計測、リアルタイムセンシング、信頼性の高い高忠実度シミュレーション、産業ビッグデータ解析、またそれらを統合するシステムやプラットフォームの研究開発に取り組んでいます。 | ||
| - | {{ :pasted: | + | ===== Research ===== |
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| + | We currently have four research groups. | ||
| + | ==== Digital Twin ==== | ||
| + | Digital Twin is a new academic field that aims to replicate everything in the real world in the digital space, enabling the prediction of product failures and the optimization of production management through real-time simulation. To realize the Digital Twin, | ||
| + | various advanced technologies are required, and in our laboratory we are working on the research and development of systems and platforms that integrate high-precision 3D measurement, | ||
| + | |||
| + | {{ research:dt-concept-en.png? | ||
| <TEXT align=" | <TEXT align=" | ||
| - | ものづくりDTのライフサイクル構図\\ | + | Lifecycle diagram of Digital Twin in engineering |
| - | (松尾, | + | |
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| - | ==== 大規模流体解析 | + | ==== Large-Scale Fluid Analysis |
| - | 先端的なシミュレーション手法とスーパーコンピュータ等も利用した大規模流体解析を行っています。産業界における流体力学課題の解決（長期的視点でのプロダクトイノベーション）を目指しています。プラズマアクチュエータとよばれるマイクロ流体デバイスを用いた大規模な流れ制御の研究では，基礎から実用研究まで幅広く貢献しており，企業との共同研究も活発です。 | + | We are conducting large-scale fluid analysis using advanced simulation techniques and supercomputers. Our aim is to solve issues related to fluids in the industrial domain and achieve product innovation. Our research into large-scale flow control using microfluidic devices, known as dielectric barrier discharge plasma actuators, contributes widely from fundamental research to practical applications, |
| - | {{ :pasted: | + | {{ research:delta.png? |
| <TEXT align=" | <TEXT align=" | ||
| - | デルタ翼上で生じる渦崩壊パターンの数値シミュレーション結果\\ | + | Numerical simuation results of vortex breakdown patterns on a delta wing\\ |
| - | 数値計算結果にPOD(Proper Orthogonal Decomposition)やDMD(Dynamic Mode Decomposition)などを適用し、渦崩壊パターンの遷移原因を調べています | + | We are applying |
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| - | ==== 多目的設計探査 | + | ==== Multi-objective Design Exploration |
| - | 現実の設計問題で直面する多目的最適化問題を解決する最適化技術、さらにそこから設計に有用な情報を抽出する探査技術（データマイニング）の研究を行っています。ますます短いサイクルでの成果が求められる設計開発において、意思決定者への効率的な設計候補の提示，複数の評価に基づく意思決定を支援する次世代探査技術の開発（長期的視点でのプロセスイノベーション）が目標です。 | + | We are researching optimization techniques for solving multi-objective optimization problems encountered in real-world design problems, and exploration techniques (data mining) for extracting useful design information from these solutions. |
| + | The goal is to develop new exploration technologies that efficiently present design candidates to decision-makers and support decision-making based on multiple evaluations in design and development, | ||
| - | {{ : | + | {{ : |
| <TEXT align=" | <TEXT align=" | ||
| - | ロケット射点形状の多目的最適化結果\\ | + | Multi-objective optimization results for rocket launch site\\ |
| - | 赤い点が最適解。散布図の左下に行くほど良い解だが、一方を良くすると他方が悪化するトレードオフ関係となっている。 | + | Red dots represent the optimal solutions. The optimal direction is toward the lower-left corner. There is a trade-off relationship where improving one objective results in the deterioration of another. |
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| - | ==== 次世代交通システム ==== | ||
| - | 航空機、列車など安全性と効率性を両立する運行システムを策定するモデルとシミュレーション手法の開発、それを利用して社会の構成要素が互いに影響し合う効果を分析・予測する技術の研究を行っています。計画に基づいて運行（運航）される大規模輸送システムは近年急速に複雑化し、これら社会を支える輸送システムにおける遅延やそれにともなう経済的な損失は近年日常的になっており社会問題となっています。ここでは現在、航空交通システムを主なターゲットにして、スーパーコンピュータも活用しながら急速に複雑化する大量輸送システムの効率化に資することを目指しています。 | ||
| + | ==== Next-Generation Transportation System ==== | ||
| + | We are researching the development of models and simulation techniques for designing transportation systems that need to balance safety and efficiency, such as aircraft and trains. We are also developing techniques for analyzing and predicting the effects of different societal components interacting each other using the developed models. In recent years, the complexity of large-scale transportation systems has increased rapidly. Delays in these vital societal transportation systems and the associated economic losses have become commonplace, | ||
| - | {{ :pasted: | + | {{ research:atm.png? |
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| - | 1日の羽田到着便の到着遅延時間（左：元々の飛行計画、右：遅延が最小となる飛行計画）\\ | + | Daily arrival delay at Tokyo International Airport (Left: Original flight plan, Right: flight plan that minimizes arrival delays)\\ |
| - | 飛行計画（フライトプラン）の出発時刻をパラメータとして多目的最適化を実行した結果。縦軸が各航空機、横軸が到着遅延時間。 | + | Results of multi-objective optimization with departure times as parameters in the flight plan. |
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