ここからは事例紹介になります．まずは，いかにも機械力学らしい，共同研究ネタを紹介しましょう．著者の研究室と，自動車メーカーとの共同研究です．知能ロボティクスには夢がありますが，実際のところ，企業さんから頻繁に相談を受けるのは，ここで紹介するような地味ネタです．一家に一台，家電や自動車はあるが，ロボットはない，そんな市場原理が垣間見えますね．さておき，話を進めましょう．

自動車の「しゃくり」振動

アクセルペダルを踏み込むと，自動車は加速します．理想的には，踏み込みと同時に滑らかな加速を得たいのですが，踏み込み直後に加速度がギクシャクする現象があります．これを，しゃくり振動といいます．これが大きいと危ないですし，たとえ小さくても乗りにくいと売れません．

下図は，ある市販車から測定した，しゃくり振動のデータです．横軸は時間です．

• 出典 http://dx.doi.org/10.1007/s11071-016-2917-8　※この研究内容の論文です（著名な論文誌に掲載されました）

このなかで，乗り心地に最も強く影響するのが，赤線（ドライブシャフト）の振動です．上段の黒線がアクセル開度で，滑らかに増加させているのに，赤線はプラス・マイナスを行ったり来たりしています．これが，しゃくり振動の測定結果です．

赤線のプラスは加速，マイナスは減速を表すので，体感上は，加速直後に一瞬ブレーキを掛けられたような感じになります．

自動車業界には，このしゃくり振動を抑制してきた苦難の歴史があり，様々な経験則が乱立していました．この経験則というのが曲者で，車種が変わると，またゼロからやり直しという状況が続いていました．

そこで共同研究では，しゃくり振動の数理モデルを作成して，車載コンピュータに搭載し，プログラムで押さえ込む方法を検討中です．これまで経験則だった部分が，数学（微分方程式）に置き換わるので，車種ごとの試行錯誤が不要になるかも知れません．

数理モデル化の成果

著者の研究室が開発した数理モデルで推定した赤線を，下図に示します（詳細は 出典 参照）．灰色の線が上述の実験データです．この結果は，世界的にみてもダントツで良い結果となっています（だから著名な論文誌に掲載された）．

※このグラフでは，振動波形を少しだけ上に平行移動して表示しています

この数理モデルは，具体的には，次のような機械構造の運動方程式です．実際には自動車の駆動部分というのは，数百個の部品からなるのですが，それを僅か６個の部品で近似できたことになります．（このシンプルさにおいても世界ダントツ）

実は，最初の2年くらいは，なかなか良い近似が得られなかったのですが，ある AI 技術（粒子群最適化法）を応用することで，うまく近似できました（実験データに合うような運動方程式の係数が求まった）．

「地味ネタにも AI」 そんな時代の到来を感じます．

今後は，この数理モデルに基づいて，しゃくり振動の抑制方法を，数学的に検討していく計画です．

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