超大規模組合せ最適化問題に対する新解法の提案
設計、割り当て、スケジューリング等、様々な問題は組合せ最適化問題として定式化できる。しかし、実応用において厳密に最適な解を求めるのが不可能な場合も多い。そのような状況においても可能な限り良質な解を探索するために、これまでにも遺伝的アルゴリズムのような手法が提案されているが、万能ではない。本研究では、特に超大規模な組合せ最適化問題を対象とし、確率論、統計論的な観点から、最適と考えられる方法を追究している。
我々の周りには声や楽器、飛行機の音など様々な音があります。同じ音でも心地よい音もあれば騒音もあります。製品音は騒音と捉えられやすい音ですが時には、製品の状態を知る有効な手がかりになります。このことを踏まえ我々は製品音に着目し、その音全てを低減対象とせず、必要な成分と下げるべき成分に分別しようとしています。また下げるべきには、そのメカニズムを的確に把握する技術を構築しています。そして必要な音に対しては、その音を選び出し状態認知を手助けする方法も検討する等、音が持つ可能性を踏まえた技術開発を進めています。
【騒音改善フロー】
製品騒音の改善には，音の良否を評価するステップ【Step1】，音の発生源，伝わり方を分析するステップ【Step2】，音を低減するステップがあります．それぞれのステップで効果的に音を改善する方法を考えています．
【Step1-1：必要な音と不要な音】
製品のすべての音を低減するのではなく，必要な音と不要な音の成分を分析し，不要な音のみ低減対象にします．
（図：エンジン音有無と車速認知性能との関係）
【Step1-2：音質評価と低減対象周波数】
様々な製品を対象に音質定量化モデルを構築し，不要な音の中でも特に音の印象を低下させている音の周波数帯を特定します．
（図：自動車走行音の音質定量化，機械学習を利用したドア閉まり音評価例）
【Step2-1:音の伝わり方を調べる】
騒低減対象周波数において騒音を増大させている音源やその伝達特性を分析することで重点的に対策が必要な部位や部品を特定します．
（図：実稼働伝達経路解析，コンポーネントTPAなどの伝達経路解析手法研究）
【Step2-2：音を増大させている動きを調べる】
低減対象周波数において騒音を増大させている構造体の動きを知ることで対策指針を得ることもできます．
（例：実稼働伝達経路解析手法を用いた高寄与ボディ振動挙動の把握）
【目指すもの】
本研究室では、少ない手間で音をカイゼンする技術を考えています．関心をお持ちの方，連絡お待ちしております．
論文
「実稼働TPAとCAEとの連携解析によるロードノイズに対する高寄与ボディモード抽出－簡易自動車モデルへの適用－」(2019)『自動車技術会論文集』50(2)p.430-435.
「様々な運転状況での車速コントロールに及ぼすエンジン音の効果」(2019)『自動車技術会論文集』50(6)p.1624-1630.
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