機械学習を用いた最適動作による高効率な風力発電システム
大きな慣性モーメントを有する風車は、風速変動が大きい風況において、回転速度を迅速に制御することが難しく、発電出力は最大で40%以上減少する。これに対し、当研究室では高効率化に有効な回転速度維持制御法において、風速変動と風力発電システムの動作特性を機械学習により明確にし、風車制御システムに反映させることで、様々な風車タイプや風況に適用可能な高効率風力発電システムを考案した。
建築基準法の想定を超える大地震に対して,建築物は耐力を保持できる変形域を超えて耐力劣化し,倒壊する懸念がある.本研究者は,一般的な鋼構造ラーメン骨組を対象に,(1)超大変形域に至るまでの構成部材の破壊実験を通じて,その耐力劣化性状を把握すること,(2)超大変形域の挙動を考慮した建物全体の地震応答解析により,その倒壊性状を把握すること,(3)倒壊メカニズムに基づいた倒壊余裕度の評価方法を提案すること,などを実施している.
論文
「局部座屈による耐力劣化を考慮した多層鋼構造ラーメン骨組の倒壊解析」(2013)『日本建築学会構造系論文集』685p.579-588.
「魚骨形骨組による鋼構造ラーメン骨組の倒壊解析」(2013)『日本建築学会構造系論文集』690p.1523-1532.
「製造方法が異なる箱形断面柱の大変形域載荷実験」(2016)『鋼構造論文集』90p.51-64.
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