Older Adults’ Acceptance of Robot-Led Rehabilitative Exercise
本研究は、増大するリハビリテーションケアの需要に対応するための広範な導入に向けた設計上の改善に資する情報を得るとともに、ロボット主導のエクササイズシステムの定型発達の高齢者における社会的受容性を探求し、導入への障壁を特定するものである。
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本研究は、増大するリハビリテーションケアの需要に対応するための広範な導入に向けた設計上の改善に資する情報を得るとともに、ロボット主導のエクササイズシステムの定型発達の高齢者における社会的受容性を探求し、導入への障壁を特定するものである。
本論文は、冗長な動作の削減、マップ密度への適応、および安全な帰還(return-to-home)の確保を実現するメカニズムによってLarge-Region-Aware Exploration (LRAE) プランナを強化した、安全かつ適応的な領域認識型探索フレームワークを提案し、シミュレーションおよび実世界の地上走行ロボット実験の両方を通じて、効率性と信頼性の著しい向上を実証するものである。
本研究は、押し出し試験およびタグチメソッドに基づく幾何学的グルーピングを通じて、コンクリート充填亜鉛めっき鋼管の界面付着強度を調査し、長さ対直径比が支配的な影響因子であることを明らかにするとともに、多基準最適化および厳密な幾何学的グループ化機械学習検証を通じて、短尺で厚肉の管構成が最適な設計であることを特定した。
本論文は、バッキンガムのπ定理を通じて閉形式のべき乗則方程式を導出することで、放電加工における工具摩耗の物理学的知見に基づいた予測モデルを提示し、実験データによる検証を行い、その感度指数を用いてTOPSIS法により電極材料を解析的に順位付けするものである。
本論文は、反復変化するタスクおよびセンサ・アクチュエータネットワークの制約下における双曲型分布パラメータ系の軌道追従を実現するために、縮小写像原理によって収束性が保証された、新しい高次内部モデルに基づく境界反復学習制御アルゴリズムを提案する。
本研究は、長強制・短排気システムを採用した完全機械化採掘面において、地域的な粉塵曝露リスクを正確に予測し、換気調節の最適化に向けた支配的要因を特定するために、1296回のCFDシミュレーションとSHAP解析によって検証された解釈可能な機械学習フレームワークを提案するものである。
本研究は、TOPSIS多基準意思決定手法を用いてアルミニウム7075のCNCミーリングパラメータを最適化し、エネルギー効率と切削抵抗の低減を効果的に両立させる主軸回転速度、送り速度、および切り込み量の特定の組み合わせを特定するものである。
本研究は、カイロ・メトロ3号線のデータに基づき、平均微細粒分含有量と高圧介入間隔との間に強い逆指数関係があることを示す経験的モデルを開発・検証し、軟弱地盤におけるスラリーTBMの運用を最適化するために、カッターヘッド介入頻度のより正確な予測を可能にするものである。
本研究は、Box-Wilson中心複合設計、NSGA-II、およびエントロピー加重TOPSISを組み合わせた高精度な計算フレームワークを確立することで、爆発成形投射体の形状を最適化し、従来のベースラインと比較して終端速度を25.2%から32.6%向上させ、優れた貫通性能を実現した。
本研究は、高密度な気体-固体流動層における時間分解された空隙率分布を測定および可視化するためにワイヤーメッシュセンサを初めて適用したものであり、ガンマ線コンピュータ断層撮影による検証を経て、様々な流動様式における相分布を特性評価する上での本手法の有効性を実証している。