Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

建築 / 光環境 / テクスチャー / 輝度画像 / シミュレーション / 仕上げ / 質感 / 輝度対比 / 輝度分布 / 画像解析 / 内装 / 仕上げ材 / 輝度 / 評価 / テクスチャ― / 建築環境 / 視環境 / 設計

建築内外装仕上げ材の表面のテクスチャーを定量的に把握するため，模型を用いた輝度画像撮影と，実空間における実測調査を行った。
まず，シャッタースピードを変化させた撮影画像から輝度画像を作成した結果，固有の色彩を有せず濃淡模様のあるテクスチャーは調和しやすいことが示唆された。次に，無彩色かつテクスチャーに特徴のある国内外の建築で実測調査を行った。白漆喰で低光沢の仕上げが多く，表面の粗滑は一定の面積の輝度分布で把握できることが示唆された。白色シルクスクリーンのガラスの測定では，遮光率によって輝度対比が異なり，シミュレーションによって室内の光環境を推定することができることがわかった。

本研究の結果から，内外装材のテクスチャーを作成し，光環境条件を設定したシミュレーションによって，室内外の光環境や見る人の視点による見えを予測して室内視環境をシミュレーションできることがわかった。本研究では，幾何学的に作成できるテクスチャーを用いたが，今後は，曲線等を用いたランダムなテクスチャーを作成することで，幅広く室内視環境設計に対応することができると考えられる。

軸受 / フォイル軸受 / スラスト軸受 / 動特性 / 静特性 / 設計 / シミュレーション / 省エネルギー / 軸 / 無潤滑 / 振動 / 弁 / フォイル / スラスト / 動設計

省エネルギー化をかなえるポテンシャルを有する動圧型気体フォイル軸受は、ターボ機械の小型化とオイルフリー（無潤滑油化）技術を実現するための鍵を握る要素である。近年、ラジアル軸受については、研究が盛んに行われ、動圧型気体フォイル軸受の設計と開発を支援できる性能予測ツールがフェン・金子によって提案されているが、スラスト軸受については検討されておらず、信頼できる設計ツールは提案されていない。そこで、本研究では、金子研究室から提案しているラジアルフォイル軸受の性能予測のための数値解析手法を発展させて、スラストフォイル軸受の設計と開発を支援できる性能予測ツールを構築することを目的として研究を行った。
その結果、申請者らの研究室で開発が進められてきた構造（フォイル）と流体（空気）および熱を連成させた数学モデルを基に基本的なダイナミクスを把握するとともに、最適なフォイル形状設計を提案することに成功した。さらに、フォイル部材の精密塑性加工を実現するために薄板の塑性加工で用いられるシミュレーションによる解析技術を用いたフォイルの加工法と設計法を組み合わせることによって、フォイルの加工装置とシームレスにつながったフォイルベアリング生産手法を確立するための手法の提案を行い、成果を纏めて国内外の雑誌論文や講演論文として発表した。

電場応答性高分子 / ゲル / ロボット / シミュレーション / 形状 / 設計 / 運動 / 制御 / 柔軟 / 変形 / モデル

本研究で得られた研究成果は次の通りである。
1.大変形するゲルロボットの形状設計手法
変形の特異性を実現するために、表面に微細な凹凸を持つ平板状の型を作り、型にゲル材料を流し込んで表面にひだをもつゲル成型する手法を確立した。表面にひだをつけたゲルは、伸張する面のひだの方向に沿って曲がりやすくなり、変形の方向性を形状により設計可能となることを明らかにした。
2.電界制御による変形予測モデルの構築
ゲルの持つ能動的および受動的な変形特性をモデリングする手法を提案し、この手法に基づいてシミュレータを実装し、アレイ状電極裟置により生成する2次元空間分布電場内におけるゲルの変形シミュレーションを行った。電場を適切なタイミングで平行移動することにより、ダイナミックな運動を生成することができることを明らかにした。
3.ゲル連続体の形状を制御する電場制御システムの開発
大変形を生じる駆動電場の条件を明らかにするために、電場の空間分布を制御可能な多電極駆動装置を開発し、空間分布を少しずつ変化させた場合の変形応答性を詳細に計測し、シミュレーション結果と比較し、モデルの正当性を検証した。
4.軟体動物状ゲルロボットの変形と運動制御の実現
総合実験として、触手状ゲルの巻きつき運動生成実験、およびヒトデ型ゲルロボットの表裏反転運動制御実験を行い成功した。長さ24[mm]の触手状ゲルが直径4[mm]のスペーサを一周巻きつけるのに180[s]、直径15[mm]のヒトデ型ゲルロボットが反転するのに50-60[s]を要した。

【研究分担者】
中村芳樹	東京工業大学	環境・社会理工学院	教授	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
國吉康夫	東京大学	大学院・情報理工学系研究科	助教授	(Kakenデータベース)