著者

溝上 宗二 黒岩 良太

出版者

公益社団法人 日本船舶海洋工学会

雑誌

日本船舶海洋工学会論文集 (ISSN:18803717)

巻号頁・発行日

vol.29, pp.1-9, 2019 (Released:2019-09-25)

参考文献数

13

被引用文献数

2

---

The authors verified an energy saving effect of an air lubrication system for the domestic service ferry which was one of slender body ships. The energy saving effect was evaluated by the engine output reduction rate of system ON and OFF at speed-trial test. As the result, a net energy saving effect of about 3.7% was confirmed.After that, long-term voyage monitoring had been conducted since the ship was in service. At the same time, monitoring had been conducted about same type of sister ship without air lubrication system, in service on the same route.The investigation result of the energy saving effect by comparison of fuel consumption of both ships, a net effect of about 3.13% was confirmed. According to these results, the effectiveness of an air lubrication system for slender body ships was proved; therefore, scope of an air lubrication system as energy saving system of ships had expanded.

著者

杉本 翔平 藤 太一 黒岩 良太 山崎 敏正

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.112, no.417, pp.37-40, 2013-01-25

---

本研究では、運動準備電位に基づいたBCIとして、動作前に頭皮脳波からジャンケン動作を予測することを試みる。独立成分分析後、-1700〜400ms区間の19チャネルsmgle-trlal EEGsに脳内等価電流双極子推定法(ECDL)が適用された。ただし、各trialに対して、EMGのonsetを0msとした。ECDL結果をカテゴリカルデータに変換することにより、ジャンケン動作に対するBayesian network model(BNM)を構築した。このBNMはECDsが定位された脳領域を表すノードとノード間の関係を表す有効矢印(エッジ)から成る。ジャンケン動作を識別するために、上記BNMにノード"janken"(J)を加え、BN classifierを構成した。このclassifierは各trialに対するECDL結果を使って確率推論によって学習された。なお、各ジャンケン動作に対して、事前確率P(J)=1/3とした。その結果、このclassifierは各10trialsについて、9個の"グー"、8個の"チョキ"、8個の"パー"を正しく識別した。