学術的背景 航空産業において高速化および軽量化設計の需要が高まるにつれ、超臨界設計（supercritical design）を採用した航空伝動軸システムが増えています。超臨界設計とは、伝動軸がその第一臨界速度を超えることを意味しますが、臨界速度を超える際に軸系は不均衡によって激しい振動を引き起こし、システムの安全な運転に深刻な影響を及ぼします。ドライフリクションダンパー（dry friction damper）は、軸とダンパー間の接触摩擦（rub-impact）によって振動振幅を制限し、臨界速度下での振動を効果的に制御します。しかし、軸系は実際の運転中に加工、製造、組立てなどの誤差によってベアリングの設置不整（bearing installation misalignment）が生じること...

背景紹介 航空宇宙工学において、薄層複合材料構造（例えば翼）は高速気流の影響で振動を起こしやすく、この振動はフラッター（flutter）やダイバージェンス（divergence）などの不安定現象を引き起こし、航空機の安全性と性能に影響を与える可能性があります。特に複合材料構造にデラミネーション（delamination）（層間の接着不良）が存在する場合、その力学応答は大きく変化し、振動問題の複雑さをさらに増します。そのため、デラミネーションを有する複合材料板の超音速気流中の非線形振動挙動を研究することは、工学的に重要な意義を持ちます。 しかし、既存の研究は主に無欠陥構造の振動分析に焦点を当てており、デラミネーションの影響については十分に研究されていません。さらに、従来の数値シミュレーション手...

二腕宇宙ロボットの有限時間適応ロバスト軌道追従制御研究 研究背景と問題 宇宙技術の急速な発展に伴い、宇宙ロボットは軌道上サービス、衛星組立、宇宙機燃料補給などの任務においてますます重要な役割を果たしています。しかし、宇宙ロボットシステムは任務を実行する際に多くの課題に直面しており、特にベースアクチュエータの摩擦非線形特性と外部時変擾乱の不確実性は、システムの軌道追従性能に深刻な影響を与えます。従来の制御方法ではこれらの問題を十分に処理することが難しく、特に高精度かつ高ダイナミック性能が要求される任務においてはその限界が顕著です。したがって、これらの非線形摩擦と外部擾乱を効果的に補償し、宇宙ロボットの軌道追従能力を向上させる方法が現在の研究の焦点となっています。 本研究では、二腕宇宙ロボット（...

複数のドローンを用いた効率的な分散型時系列プランナーによる時空間的な山火事予防制御 学術的背景 山火事は、世界的に生物多様性と資源の持続可能性に対する重大な脅威であり、特に初期段階で未制御のままであれば、その規模は急速に拡大し、深刻な生態系の破壊を引き起こす可能性があります。近年、無人航空機（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）を活用した多ドローンシステムが山火事予防制御の分野で徐々に導入され、主に人間が危険な環境にさらされるリスクを低減し、緊急対応の効率を向上させるために用いられています。しかし、これまでの研究は、検索、監視、または消火といった単一の段階に限定されることが多く、複数のドローンの協調タスクに関する包括的な研究は不足しています。特に、資源が限られ、ドロ...

非専門家ポリシー強化学習に基づくドローンの視覚制限環境における障害回避能力の向上に関する研究 近年、ドローン（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）はその卓越した機動性と多様な機能性により、荷物の配送、リスク評価、緊急救助といった民間分野で広く利用されています。しかし、ドローンが遂行するミッションの複雑性、範囲、持続時間が増加するにつれて、特に混雑した高い不確実性の環境で障害回避を実現することが大きな課題となっています。しかし、従来のグローバルナビゲーション手法は通常、視覚が制限された条件下での障害シナリオを処理することが難しく、全体的な情報に依存しています。本研究では、このようなシナリオでの障害回避問題に取り組み、ドローンのリアルタイムナビゲーション能力を向上させること...

衛星支援の6G広域エッジインテリジェンス：遠隔IoTサービス向け動的認識タスクオフロードおよびリソース配分 背景紹介 6G移動通信ネットワークの到来に伴い、従来のモノのインターネット（IoT, Internet of Things）アーキテクチャは、グローバルな接続と幅広い人工知能（AI）の能力を統合したスマート万物インターネット（IoE, Internet of Everything）の新しいパラダイムへと徐々に変化しています。しかし、地上ネットワークには複雑な地形や遠隔地を完全にカバーすることができないという制限があります。低軌道（LEO, Low Earth Orbit）衛星技術の急速な発展により、この課題を解決するための新たな希望が生まれています。非地上ネットワーク（NTN, Non...

UAVの行動意図認識の生成モデルに基づく研究：行動から自然言語へのクロスモーダルアプローチ 背景と研究目的 近年、無人機（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）技術は飛躍的な発展を遂げ、捜索救助、農業精密作業、通信中継などの民間および軍事分野で広く活用されています。しかし、UAV群の規模が拡大し、知能化レベルが向上する中、空中指揮と制御分野における更なる高度な知能化への需要が高まっています。複雑な対抗環境下では「状況認識」（Situation Awareness）を向上することが鍵となり、特にUAVの行動意図を効果的に識別することが重要です。この識別プロセスは、敵の作戦意図と戦術的欺瞞の関係を明らかにし、指揮体系内での情報フローを最適化し、意思決定に対するガイドラインを提...

無人機物体検出の向上を目指した選択的周波数領域相互ネットワーク 研究の背景と課題の提起 コンピュータビジョン技術の発展に伴い、無人機による物体検出はリモートセンシング分野における重要な研究テーマの1つになっています。無人機物体検出は、傾斜撮影や異なる高度で撮影された航空画像から、車両や建物などの物体を識別することを目的としています。この技術は、環境モニタリング、災害管理、安全監視などの分野で広く応用されています。しかしながら、物体のスケールや向き、複雑な背景に基づく課題により、無人機物体検出は以下のような多くの困難に直面しています： 物体の密集した分布 光条件に伴う変化 視点の変化 現在の多くの畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN...