本ページでは、当研究室で取り組んでいる主な研究テーマを紹介します。掲載画像は説明用の模式図です。
当研究室では、船舶・海洋構造物を対象として、構造健全性評価、数値シミュレーション、デジタルツイン、浮体式洋上風車、洋上施工、造船DX・ロボティクスなど、幅広い研究に取り組んでいます。
特に、CFD・FEM・統計的手法・機械学習・AIを組み合わせ、設計・建造・運用の各段階を横断的に支える研究を推進しています。
研究分野の全体像
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当研究室の研究は、Digital Twin、CFD-FEM、FOWT、VLFS、Ult Strength、Post-ULS、Construction、そしてReliability / Riskを軸として展開されています。
実験・数値解析・データ駆動型手法を有機的に組み合わせることで、船舶や海洋構造物の安全性・信頼性・生産性の向上を目指しています。
主要な研究テーマ
#デジタルツインと代理モデル
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代替燃料タンクや支持構造の健全性を高精度かつ効率的に把握するため、デジタルツインと代理モデル（ROM: Reduced Order Model）の研究を進めています。
高精度な CFD-FEM 解析は現象を詳細に再現できる一方で、計算コストが大きいという課題があります。そこで、スロッシング現象などを対象に、低次元化モデルや POD 法を活用し、短時間で実用的な精度を確保できる解析手法の構築を目指しています。
また、実構造のモニタリングや構造応答推定への応用も視野に入れています。
関連キーワード：Digital Twin、ROM、CFD-FEM、POD、スロッシング、構造モニタリング大型浮体構造物の適応型建造法
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洋上風車やフロートベースの現地建造では、ドック内建造とは異なり、波浪による相対運動の影響を常に受けます。
当研究室では、このような環境下で重要となる仮固定・仮支持・はめ合いに着目し、状況に応じて最適に機能する治具や拘束方法を検討しています。
さらに、治具強度や作業性の観点から、適応型建造法の実現可能性を評価し、場合によっては 3D プリンタを活用した治具製作も視野に入れています。
関連キーワード：洋上施工、適応型建造、治具設計、OrcaFlex、SSODAC、3DP
浮体式風車・Floatbase の係留最適化
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大水深域に設置される浮体式洋上風車や Floatbase では、係留システムの設計が安全性と経済性を左右する重要課題です。
当研究室では、チェーンカテナリ係留、トート係留、TLP などを対象に、風・波の複合荷重下での最大応答を効率的に評価し、最適な設計パラメータを探索する研究を行っています。
OrcaFlex による応答計算、POT 法による統計処理、Kriging による応答曲面構築などを組み合わせ、不確実性も考慮した係留最適化を目指しています。
関連キーワード：FOWT、Floatbase、係留、OrcaFlex、POT 法、Kriging溶接変形を考慮した造船工程シミュレーション
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造船業における人手不足や高効率化の要請を背景に、ロボットを活用した生産工程の自動化・最適化が注目されています。
当研究室では、船体ブロックの組立工程を対象として、溶接変形を考慮しながらロボット作業計画を導出する工程シミュレーションの研究を進めています。
NVIDIA Omniverse / Isaac Sim などの仮想環境と、固有ひずみ法・固有変形法に基づく溶接変形評価を組み合わせることで、より現実的な造船工程の再現を目指しています。
関連キーワード：造船DX、Physical AI、Omniverse、Isaac Sim、溶接変形、工程最適化
船体ブロック建造のための LLM スケジューラー
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造船所に多様なロボットが導入される将来を見据え、複数ロボットへ適切にタスクを割り当てるスケジューラーの研究も進めています。
本研究では、LLM を活用して作業指示からタスク構造を生成し、各ロボットへ最適に作業を配分する枠組みを検討しています。
また、実現可能性の評価には工程シミュレーションを組み合わせ、ロボット協調による船体ブロック建造の高度化を目指します。
関連キーワード：LLM、タスク計画、ロボット協調、造船自動化、ガントチャート生成GNN・PINNs を用いた FEM 代理モデル開発
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設計や生産計画のフロントローディングを実現するためには、計算負荷の低い高性能な代理モデルが不可欠です。
当研究室では、GNN（Graph Neural Network）と PINNs（Physics-Informed Neural Networks）を組み合わせ、船体構造のための FEM 代理モデルの研究を進めています。
応力解析、ブロック組立解析、ひずみ取り解析などへの応用を視野に入れ、開発期間の短縮、コスト削減、品質向上に貢献する解析基盤の構築を目指しています。
関連キーワード：GNN、PINNs、FEM、代理モデル、フロントローディング、構造解析
今後の展望
#当研究室では、従来の構造力学・流体力学・施工工学に加えて、データ駆動型解析、AI、ロボティクスを融合した新しい船舶海洋工学の研究を推進しています。
今後も、実海域・実構造を見据えた工学的課題に取り組み、より安全で持続可能な海洋利用を支える技術の創出を目指します。