重心動揺検査を刷新するモデルベース特性パラメータの構築

基于模型的特征参数构建创新重心摇摆测试

• 批准号: 21H01270
• 负责人: 吉田 勝俊
• 金额: $ 4.66万
• 依托单位: Utsunomiya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H01270/
• 关键词: 重心動揺; 平衡機能; システム同定; 確率密度関数; 粒子群最適化

本研究は，応募者らの独自技術により，重心動揺検査の方法論を，世界に先駆けて刷新するものである．そのために，重心動揺データの確率密度関数を記述するランダム制御系モデルを提案する．これと重心動揺データの実測値に基づき，提案モデルのシステムパラメータを同定することを目的とする．本年度の主な成果として，重心動揺の実験データに基づき，その確率分布を再現するランダム制御系モデルを提案し，そのモデルパラメータを同定した．まず，被験者ごとの実験データを詳細に観察し， 確率密度関数が単峰性（ピークが１つ）を示す場合，双峰性（ピークが２つ）を示す場合，もしくはこれらが複合する場合があることを明らかにした．これらを統一的に記述可能なモデルとして，不感帯を有するランダム制御系モデルを提案した．その数値解の確率密度関数と，実験結果の確率密度関数の残差二乗和を最小化する最適化計算を行い，実験結果に最もフィットするモデルパラメータ値を得た．得られたモデルパラメータ値を用いて，重心動揺の確率密度関数を推定したところ，極めて高精度な推定結果を得た．特筆すべき点として，各被験者が示す多様な確率分布を，単峰性，双峰性の違いによらず，単一のモデル表現によって，定量的かつ高精度に再現したことが挙げられる．その他の成果として，本研究の最適化計算において避けるべき，局所最適化の問題を解消する新しいアルゴリズムを開発し，その有効性を示した．

This study focuses on the methodology of dynamic survey and the innovation of the world's leading technologies. A description of the accuracy density of the center of gravity motion is given. The center of gravity of the motion is measured on the basis of the motion of the motion. The main results of this year are as follows: the center of gravity is moving, the base is moving, the accuracy distribution is reproducing, the control system is moving, and the accuracy distribution is changing. In the case of a single peak, in the case of a double peak, in the case of a compound. This is a unified description of the possible changes in the system. The accuracy density relation of the numerical solution is calculated by minimizing the residual sum of the accuracy density relation of the result. The optimization calculation is carried out by optimizing the result. The accuracy density of the center of gravity motion is estimated by using the method of high accuracy estimation. In particular, each subject shows multiple accuracy distributions, single-peak, double-peak, single-unit performance, quantitative, high-precision reproduction. In this paper, the optimization calculation of the optimization problem is discussed.

项目成果

Simultaneous design of two-stage gearboxes: an application of multimodal optimization

两级齿轮箱的同步设计：多模态优化的应用

• 发表时间: 2023
• 期刊: Proceedings of the 54th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications (SSS'22)
• 作者: Satoshi Wakahara;Katsutoshi Yoshida and Yoshikazu Yamanaka
• 通讯作者: Katsutoshi Yoshida and Yoshikazu Yamanaka

Parameter estimation of a random Duffing-van der Pol system via Fokker-Planck type residual

基于 Fokker-Planck 型残差的随机 Duffing-van der Pol 系统的参数估计

• 发表时间: 2022
• 期刊: Proceedings of the 53rd ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications Kusatsu, Oct. 30-31, 2021
• 作者: Akira Fukuhara;Megu Gunji;Yoichi Masuda;Katsutoshi Yoshida and Yoshikazu Yamanaka
• 通讯作者: Katsutoshi Yoshida and Yoshikazu Yamanaka

Multi-solution tracking in shifting sphere function using gravitational particle swarm algorithm

使用引力粒子群算法对平移球体函数进行多解跟踪

• 发表时间: 2023
• 期刊: Proceedings of the 54th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications (SSS'22)
• 作者: Shoki Hirose;Katsutoshi Yoshida and Yoshikazu Yamanaka
• 通讯作者: Katsutoshi Yoshida and Yoshikazu Yamanaka

A tracking performance comparison of different particle swarms using tolerance update

使用容差更新的不同粒子群的跟踪性能比较

• 发表时间: 2022
• 期刊: The 2022 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications (NOLTA'22)
• 作者: Yoshikazu Yamanaka;Shoki Hirose;and Katsutoshi Yoshida
• 通讯作者: and Katsutoshi Yoshida

状態フィードバックモデルに基づくバランス運動のパラメータ表示（1自由度非線形モデルの提案）

基于状态反馈模型的平衡运动参数表示（1自由度非线性模型的提出）

• 发表时间: 2023
• 作者: 中山 響;中村 友哉;山仲 芳和;吉田 勝俊
• 通讯作者: 吉田 勝俊