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本論文は、6つの測定値に基づく再構成アルゴリズムを通じて、対象物までの距離、傾斜角の大きさ、および傾斜軸の方位角を同時に測定可能であり、高精度かつコンパクトで低コストな非接触型産業用計測ソリューションを提供する、新規の7分岐光ファイバセンサを提案するものである。
本研究は、フロントピーク型接触圧力モデルがボビンツール摩擦攪拌接合における非対称な温度分布と複雑な材料流動挙動を最も正確に予測することを実証するために、熱・力学・流体の完全連成計算流体力学モデルを構築し、ツールの前方にある高圧帯が進行側から後退側へと高温の材料を駆動することを明らかにした。
本研究は、複雑な高調波および動的な負荷条件下において、電力用変圧器のホットスポット温度および過熱リスクの高精度かつ確率的なオンライン推定を実現するために、スペクトラムを考慮した熱モデリングと条件付きC-vineコピュラ残差学習を統合した、説明可能な物理・データハイブリッドフレームワークを提案するものである。
本研究では、COMSOL Multiphysicsを用いた完全連成有限要素モデルを採用することで、二層のCFRP-鋼補強システムが、塩害と凍結融解の複合条件下において界面の耐久性と耐荷重能を大幅に向上させることを実証し、同時に、200〜250 mmの付着長さおよび2.0 mmの接着層厚といった最適な設計パラメータを特定する。
本研究は、地盤・構造物相互作用条件下における中層部免震を備えた高層鉄筋コンクリート造建物の耐震性能を調査したものであり、この免震システムが固定基礎モデルと比較して、固有周期を長周期化させ、底面せん断力、層間変位、および層間ドリフトを低減させることにより、構造的安全性を大幅に向上させることを示している。
本論文は、隔壁式フラクチャリング水平井における分散型光ファイバセンシング（DOFS）と従来のMAPS PLT技術の現場比較評価を提示し、それぞれの原理と適用性を分析することで、最適な生産プロファイルロギング手法を選択するための境界を定義するものである。
本研究は、限られたCFDデータで学習させた勾配ブースティング・サロゲートを用い、物理ベースの特徴量エンジニアリングを通じて予測誤差を最大18%削減することにより、様々な構成および流れの条件下において、従来のヒンジ式フラップに対する放物線状後縁モーフィング翼の優れた空気力学的性能を迅速かつ正確に予測する、物理情報に基づく機械学習フレームワークを検証するものである。
本論文は、管理された埋立地および不適切な廃棄物集積地の両方における廃棄物の投棄に起因する斜面崩壊の背後にある地盤工学的メカニズムを、世界的な事例研究に基づき分析しており、従来の安定性評価の枠組みが廃棄物塊に対しては不十分であることが多いと論じ、不安定化のリスクを軽減するための実践的な対策を提案するものである。
本研究は、遠心紡糸法がPVDF/ZnOベースの圧電ナノ発電機の作製において、電界紡糸法やスピンコーティングと比較して最も高いβ相含有量（89%）および電気出力（手動時6.9 V、機械駆動時8.4 V、電力密度0.609 µW/cm²）をもたらす優れた手法であることを実証しており、それによって自立駆動型エネルギーハーベスティング応用への極めて高い潜在性を示している。
本論文は、低推力軌道遷移のための指向性適応型誘導則の定式化における平均軌道要素の適用を調査し、様々な操舵タイプにおける自然摂動を伴う高次元最適化問題を扱う際、振動要素と比較した際のその堅牢性と有効性を実証するものである。