機械電子創成工学専攻の学生が、第34回スぺ－ス・エンジニアリング・コンファレンス 先進軽量構造システム研究会(ALSS) 学生ポスターセッション 優秀賞を受賞しました

 

日本機械学会
第34回スぺ－ス・エンジニアリング・コンファレンス 先進軽量構造システム研究会(ALSS)

近年、軌道上で形状制御を行うスマート宇宙構造システムが注目を集めている。このシステムでは、制御量を算出するために限られたセンサ情報から構造物の形状を高精度に推定することが求められる。しかし、軌道上で利用できるセンサには数や配置の制約があり、さらに故障のリスクも存在する。 本研究では、ケーブルを含む非線形性の強い構造を対象として、ガウス過程回帰による機械学習を用いた形状推定手法を検討した。特に、限られた実験データから構築した解析モデルを援用し、そのモデルを用いて学習データを拡張することで、効率的かつ高精度なGPRモデルの構築を可能とする方法を提案した。

このたびは優秀賞を賜り、誠に光栄に存じます。 これまで、地道な研究活動に粘り強く向き合い、尽力してまいりました。その成果をこのように評価いただくことは、大きな自信となりました。 本研究を進めるにあたり、常に温かくご指導いただいた秋田先生には、感謝の言葉もございません。先生のご助言あってこそ、ここまで到達することができました。 この賞に恥じぬよう、今後はこれまで以上に研究活動に精進し、社会に貢献できる成果を目指して全力で取り組んでまいる所存です。