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research [2023/03/28 19:35] – [多目的設計探査] labresearch [2023/03/31 20:03] (現在) – [次世代交通システム] lab
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 ~~NOTOC~~ ~~NOTOC~~
 <image shape="rounded"> <image shape="rounded">
-{{:research:header_research.jpeg?nolink}}+{{:research:header-research2.png?nolink}}
 </image> </image>
 ===== 研究 ===== ===== 研究 =====
 +大きく4つの研究グループがあります。
 ==== デジタルツイン ==== ==== 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。+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、本研究室では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:20230328-111941.png?nolink&400 }}+{{ research:dt-concept.png?nolink&400 }}
 <TEXT align="center"> <TEXT align="center">
 ものづくりDTのライフサイクル構図\\ ものづくりDTのライフサイクル構図\\
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 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。 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。
  
-{{ :research:tmb-cfd.png?nolink&400 | }}+{{ research:delta.png?nolink&700 }} 
 +<TEXT align="center"> 
 +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\\ 
 +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 
 +</TEXT>
  
 ==== 多目的設計探査 ==== ==== 多目的設計探査 ====
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 <TEXT align="center"> <TEXT align="center">
 ロケット射点形状の多目的最適化結果\\ ロケット射点形状の多目的最適化結果\\
-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+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ことがわかります
 </TEXT> </TEXT>
 ==== 次世代交通システム ==== ==== 次世代交通システム ====
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-{{ :pasted:20230328-175948.png?nolink&600 }}+{{ research:atm.png?nolink&600 }}
  
 <TEXT align="center"> <TEXT align="center">
 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)\\ 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)\\
-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間。+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出発刻を調整するだけで大きな効果があることがわかります
 </TEXT> </TEXT>