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道路利用者の安全性と快適性を考慮したアスファルト舗装のポットホールメンテナンスにおける優先順位付けと措置方法の改善
Get PDF北見工業大学博士(工学)Among the asphalt pavement distresses, a pothole is one of the potential risks reducing traffic safety and comfort of road users. It leads to traffic accidents while the overall pavement condition is acceptable according to the maintenance threshold. From a road asset management viewpoint, potholes should be prioritized and maintained by the dimensions corresponding to the degree of impact on the safety and comfort of road users. In this context, treatment methods for pothole maintenance should also be carefully considered to avoid repeated failure,especially after rainy seasons. In light of this background, this study aims to improve the prioritization and treatment method for pothole maintenance in terms of the safety and comfort of road users as well as the durability of pavements repaired with patching in rainy areas such as Ethiopia. This study consists of the following three phases.
The first phase evaluates the safety and comfort of traveling over potholes with various dimensions as well as the International Roughness Index (IRI) by conducting experiments using the Kitami Institute of Technology Driving Simulator (KITDS). In the experiment, this study introduces a novel approach to the safety measure, which is perception reaction time based on the theory of cognitive psychology. The comfort issue against the pothole is assessed with a questionnaire survey to the participants as well. The result shows that potholes with a width of 500 mm with a depth greater than 50 mm and 750 mm with a depth greater than 25 mm should be prioritized and maintained to secure the safety and comfort of road users even
though the roughness in terms of the IRIs are in good condition.
The second phase proposes a new treatment method for potholes by raising the patches above the existing asphalt surface. A critical issue leading to patching failure is that patches settle after construction due to traffic loading, which is then accumulating rainwater. Accordingly, this study introduces the raised patch concept. Possible raising heights are tested in terms of vehicle safety and comfort by a driving experiment using KITDS in the same manner as the first phase. As a result, raised patches of 15 mm in height for widths of 200 and 500 mm and 10 mm in height for a width of 750mm can be acceptable for safety and comfort while increasing the durability of patching treatments.
Applying the maintenance threshold in terms of the IRI established by the Addis Ababa City Roads Authority (AACRA), which is 4 mm/m for roads in good condition, up to eight potholes with widths less than 750 mm can be treated by the raised patch concept. This concept also enables other countries to decide the number of potholes to be patched by considering the IRI threshold.
The third phase examines the practical applications of raised patches with different types of mixtures in terms of durability by the Immersion Wheel Tracking Test (IWTT). First, wheel-tracking specimens are prepared from straight hot mix asphalt. Then, a hole is created at the center of each specimen. After that, the hole is patched using a straight and modified hot mix asphalt as well as a cold mix. Finally, the patched specimens are tested by the IWTT to confirm the durability of the patching treatment in terms of the settlement caused by traffic loading. The result clearly shows that the raised patches, even with straight hot mix asphalt, are more durable than conventional patching treatments by maintaining the patch over the existing surface. However, straight hot mix asphalt indicates poor patching performance in moisture conditions, such as during the rainy season. In contrast, modified hot mix asphalt, by which the modifier is resistant to the stripping effect of water, exhibits durability against moisture conditions. This study also recommends that a water-activated cold mix is used for emergency repair because it permits compaction with water and requires no heating.
Potholes cause discomfort and traffic accidents for traveling vehicles, leading to an increase in road user costs. This study contributes to the improvement of road asset management with special attention not only to the implementation of effective pothole maintenance but also to the safety and comfort of road users. In particular, realizing the pothole maintenance by the proposed methods and criteria in this study can secure safe and comfortable traffic and result in revitalizing the economy in developing countries.doctoral thesi
UAVスウォーム支援型緊急通信ネットワークの知的最適化：資源割当と軌道計画
Get PDF北見工業大学博士(工学)Drones, with their flexible configuration, cost-effectiveness, and high mobility, have become increasingly feasible as aerial base stations in emergency communication scenarios due to decreasing costs and the miniaturization of communication and computing equipment. Particularly in cases of natural disasters and unexpected events, drones can rapidly enter affected areas to provide communication coverage, ensuring smooth communication between those in distress and rescue teams, significantly enhancing the efficiency of emergency responses. Compared to traditional base stations, drone-based aerial base stations offer greater deployment flexibility and coverage capabilities. Traditional base stations are often constrained by fixed locations and the integrity of infrastructure, which may be damaged or entirely nonfunctional in emergency situations. In contrast, drones can autonomously fly without ground support, quickly respond, and adjust their
altitude and position as needed to ensure signal coverage in complex terrains or communication blind spots. Current research on drone base stations primarily focuses on the joint optimization of deployment locations and resource allocation to improve network service performance. However, challenges remain in accurately simulating real post-disaster scenarios, as simulations often fail to reflect the complexities of such environments, thereby hindering realistic optimization of drone
trajectories. Moreover, traditional optimization methods can only optimize drone trajectories for specific scenarios and are inadequate for addressing trajectory optimization in dynamic environments.
In response to the aforementioned issues, this paper establishes a dynamic post-disaster scenario to improve network coverage and energy efficiency of drones by investigating the trajectory and resource allocation strategies of drone base stations. Additionally, within the context of vehicular networks, the paper designs an embedded multi-agent proximal policy optimization algorithm aimed at maximizing V2I link capacity and V2V link capacity while minimizing latency.
The main research content and innovations of this paper are as follows:
To address the trajectory optimization problem of drone base stations in dynamic scenarios, a mobile trajectory strategy for drone base stations is proposed to ensure coverage of ground mobile users, while also considering the issue of service fairness among users. The goal is to enhance the quality of service (QoS) for users. A scenario is designed where a fleet of drone base stations provides uplink services to multiple randomly moving ground users in an emergency communication setting, simulating a realistic post-disaster environment. In this scenario, a problem is formulated to maximize the coverage and service fairness for all ground users, jointly optimizing the 3D trajectories of the drone base stations and system fairness. However, the formulated optimization problem is non-convex, and to solve it, this paper proposes a deep
reinforcement learning algorithm based on artificial intelligence techniques. Extensive training and testing were conducted, with results demonstrating that the algorithm converges effectively across different drone scenarios. The generalization tests further indicate that the trained network can effectively guide drone movements under varying objective functions and scenarios with different levels of randomness.
To address the issue of limited energy in drones, this paper proposes an energy-efficient trajectory and resource allocation strategy for a fleet of drone base stations, aiming to enhance energy efficiency and extend service duration. This study builds on the previous research, first defining an energy consumption model for drones, which includes three components: communication energy consumption, flight energy consumption, and hovering energy consumption. An optimization problem is formulated to maximize communication coverage while minimizing energy consumption, with the objective of optimizing drone trajectories to achieve these goals while ensuring coverage for ground users. The formulated optimization problem remains non-convex, and to solve it, this paper introduces a deep reinforcement learning (DRL) algorithm based on
artificial intelligence techniques. Extensive simulations show that the proposed DRL algorithm outperforms three baseline methods. Additionally, experiments with different objective functions validate the effectiveness of the energy consumption minimization objective.
To address the uncertainty in communication resource allocation caused by the dynamic nature of vehicular networks, this paper proposes a deep reinforcement learning approach that utilizes shared resource blocks (RBs) between V2V and vehicle-to-infrastructure (V2I) communications. The objective is to minimize interference with V2I links while ensuring optimal vehicle-to-vehicle (V2V) performance. The study investigates a 5G cellular base station servicing multiple vehicles in a highway V2V unicast communication scenario. To select the optimal frequency bands and transmission power levels for each V2V link, the goal is to minimize interference with all V2I and other V2V links while preserving sufficient resources to meet latency constraints. This leads to the formulation of an optimization problem that seeks to maximize V2I link capacity,
V2V link capacity, and minimize latency simultaneously. To solve this non-convex optimization problem, we propose a multi-agent proximal policy optimization (MAPPO) algorithm based on deep reinforcement learning. To accelerate the training of the deep reinforcement learning network, we integrate an embedding module to simplify and compress the input dimensions. By employing our embedded-MAPPO (E-MAPPO) algorithm, agents collaboratively optimize their transmission strategies to efficiently share the spectrum with V2I links. Simulation results demonstrate that our approach significantly reduces interference to V2I links while meeting the strict latency and reliability requirements of V2V communication, outperforming baseline methods.ドローンは、柔軟な構成、費用対効果の高さ、高い機動性を備え、通信・計算機器の小型化とコスト低下により、緊急通信シナリオにおける空中基地局としての実現可能性が高まっています。特に自然災害や予期せぬ事態において、ドローンは被災地に迅速に進入して通信カバレッジを提供し、被災者と救助隊との円滑な通信を確保することで、緊急対応の効率を大幅に向上させることができます。従来の基地局と比較して、ドローンベースの空中基地局は、より高い展開の柔軟性とカバレッジ能力を提供します。従来の基地局は、固定位置とインフラの完全性に制約されており、緊急事態では損傷したり完全に機能しなくなったりする可能性があります。対照的に、ドローンは地上支援なしで自律飛行し、迅速に対応し、複雑な地形や通信の死角でも信号カバレッジを確保するために必要に応じて高度と位置を調整することができます。
ドローン基地局に関する現在の研究は、主にネットワークサービスの性能を向上させるための展開位置とリソース割り当ての共同最適化に焦点を当てています。しかし、シミュレーションがこのような環境の複雑さを反映できないため、実際の災害後のシナリオを正確にシミュレーションすることには課題が残されており、これによりドローンの軌道の現実的な最適化が妨げられています。さらに、従来の最適化手法は特定のシナリオに対してのみドローンの軌道を最適化できるため、動的環境における軌道最適化に対応するには不十分です。
上記の課題に対応するため、本論文では動的な災害後シナリオを確立し、ドローン基地局の軌道とリソース割り当て戦略を調査することで、ネットワークカバレッジとドローンのエネルギー効率を改善します。さらに、車両ネットワークの文脈において、V2Iリンク容量とV2Vリンク容量を最大化し、遅延を最小化することを目的とした組み込みマルチエージェント近接方策最適化アルゴリズムを設計しています。
本論文の主な研究内容と革新点は以下の通りです：
動的シナリオにおけるドローン基地局の軌道最適化問題に対処するため、地上の移動ユーザーのカバレッジを確保しつつ、ユーザー間のサービスの公平性も考慮したドローン基地局の移動軌道戦略を提案します。目標は、ユーザーのサービス品質（QoS）を向上させることです。緊急通信環境において、複数のドローン基地局が複数のランダムに移動する地上ユーザーにアップリンクサービスを提供するシナリオを設計し、現実的な災害後の環境をシミュレートしています。このシナリオでは、すべての地上ユーザーのカバレッジとサービスの公平性を最大化する問題を定式化し、ドローン基地局の3D軌道とシステムの公平性を共同で最適化します。しかし、定式化された最適化問題は非凸であり、これを解決するために、本論文では人工知能技術に基づく深層強化学習アルゴリズムを提案します。
エネルギーが限られているドローンの課題に対処するため、本論文では、ドローン基地局群のエネルギー効率的な軌道とリソース割り当て戦略を提案し、エネルギー効率を向上させサービス時間を延長することを目指します。この研究は、先行研究を基に、まずドローンのエネルギー消費モデルを定義し、通信エネルギー消費、飛行エネルギー消費、ホバリングエネルギー消費の3つの要素を含みます。
車両ネットワークの動的性質による通信リソース割り当ての不確実性に対処するため、本論文では、V2VとV2I（車両・インフラストラクチャー間）通信間で共有されるリソースブロック（RB）を活用する深層強化学習アプローチを提案します。目的は、V2Iリンクへの干渉を最小限に抑えながら、最適なV2V性能を確保することです。シミュレーション結果は、本アプローチがV2Iリンクへの干渉を大幅に低減しながら、V2V通信の厳格な遅延および信頼性要件を満たし、ベースライン手法を上回る性能を示すことを実証しています。doctoral thesi
Improving reverse engineering processes using C-K theory of design
No full textThis study presents how to improve reverse engineering processes using the C-K theory of design. First, conventional reverse engineering (which relies on large point clouds of the object to be reverse-engineered obtained through 3D scanning) and its characteristics are studied. Next, the conventional reverse engineering processes are studied using the C-K theory of design, highlighting areas for improvement. Afterward, a new reverse engineering method based on the C-K theory of design is proposed. This method integrates three types of knowledge: creative definitional knowledge, informal inductive knowledge, and deductive knowledge. These types of knowledge facilitate the generation of planner point clouds, capturing important features of the object to be reverse-engineered. These point clouds can be easily converted into a 3D CAD model, supporting digitization and fabrication. The efficacy of the proposed C-K theory-based reverse engineering is demonstrated by reverse engineering a damaged gear-pinion set. Unlike conventional reverse engineering, which mainly focuses on replicating a given object, this new approach takes a different pathit enables the creation of innovative solutions that achieve the same functionality as the original object. This shift from strict replication to creativity is a major advantage. By leveraging this advantage, the proposed reverse engineering method can be applied to (for example) remanufacturing problems, which will be delved into the next phase of this study
2024/25 年冬期、北海道北見市において観測された降雪粒子の特徴
Get PDF本研究では，2024/25年冬期に北海道北見市において，ディスドロメーター（降雪粒子計測システム）を用いて降雪粒子の初期状態（粒径，落下速度）を観測した．観測データの中から複数の降雪事例を抽出し，粒径および落下速度の分布図を作成した．本調査は，寒冷地である北見市における降雪粒子の特性を明らかにすることを目的として実施した．北見工業大学では2024/25年冬期に週2回以上の頻度で積雪断面観測を行い，各層の雪質・粒径・密度などを継続的に記録している．これらの積雪断面データと降雪粒子の観測結果を組み合わせ，降雪後の積雪変質過程についても詳細に考察する
農業におけるコスト制約を伴う複数圃場向け統合管理
Get PDF農業における利益最大化に関して，従来から数多く検討されている．その中に，農業利益をコスト制約下で最大化するために，輪作（栽培作物の選択）と栽培管理（栽培行動の選択）を1 つの統合管理問題として解く従来研究がある．しかし，従来研究は1 圃場（畑）を対象とした統合管理問題である．本研究では，コスト制約を伴う複数圃場向け統合管理問 題を検討し，複数圃場向けのコスト制約を考慮した新しい統合管理方法を提案する．コスト制約を伴う統合管理問題はマルコフ決定過程を用いてモデル化される．提案方法は動的計画法を用いて，コスト制約下で複数圃場の期待利益を最大化する．数値計算例では，コスト制約下で複数圃場の適応的な作物選択例と栽培行動選択例が確認された．本研究は基礎研究であり，今後の拡張研究が必要である．例えば，より現実的な問題設定として，作物価格の変動を考慮したコスト制約を伴う複数圃場向け統合管理問題が興味深い．journal articl
教職員と先輩がすすめる 新入生へのブックガイド2025
Get PDF「新入生へのブックガイド」は、新入生にぜひ読んで頂きたいこれからの学生生活に役立つような図書を教員・職員・学生が推薦するものです。掲載図書
◆家庭の科学 ...3
◆マネー・ボール〔完全版〕 ...4
◆笑わない数学２ ...5
◆いやよいやよも旅のうち ...6
◆図でよくわかる電気基礎 ...7
◆アドバンシング物理～新しい物理入門～ ...8
◆動的平衡 : 生命はなぜそこに宿るのか ...9
◆「橋」と「トンネル」に秘められた日本のドボク―びっくり！すごい！美しい！ ...10
◆社会を生きるための教科書 ...11
◆走ることについて語るときに僕の語ること ...12
◆調香師が語る香料植物の図鑑 ...13
◆量子化学I ～波動方程式の理解～ ...14
◆ユートピアだより ...15
◆宇宙人と出会う前に読む本 ...16
◆宇宙に外側はあるか ...17
◆お茶の科学 : 「色・香り・味」 を生み出す茶葉のひみつ ...18
◆成瀬は天下を取りにいく ...19
◆これ1冊でできる!Visual Studio Code超入門 ...20
◆世界一やさしい「やりたいこと」の見つけ方 ...21
◆ぜんぶわかる!ひとり暮らしの教科書 ...22
◆訂正可能性の哲学 ...23
◆ペンギンの憂鬱 ...24
◆食生活の変え方：たとえばお金も時間も調理スキルもない大学生が食生活を変えられるような方法 ...25
◆時計の科学 ...26
◆ChatGPT「超」勉強法 ...27
◆ことりっぷ 知床・阿寒 : 釧路湿原 ...28
◆チーズはどこへ消えた? ...29
◆スッキリわかるC言語入門 ...30
◆心をととのえるスヌーピー 悩みが消えていく禅の言葉 ...31
◆大学で何を学ぶか ...32
◆20歳の自分に受けさせたい文章講義 ...33
◆リュウジ式至高のレシピ : 人生でいちばん美味しい! : 基本の100料理 ...34
◆犬ぞりで観測する北極のせかい : 北極に通い続けた犬ぞり探検家が語る ...35
◆基準値のからくり ...36
◆シューカツ! ...37
◆20代あなたが今やるべきこと ...38othe
巨礫を有する河道における線格子法とふるい分け法を併用した河床材料粒径分布の把握手法
Get PDF河床材料の粒径分布は，河道管理上極めて重要な基礎資料である．しかしながら，細砂から巨礫までを含むような河床材料の粒径分布をもつ河川の粒度分布は，粒径の大きな材料を対象とした手法と粒径の小さなものを対象とした手法それぞれで得たものに分けられて表現されてきており，1つの粒径加積曲線で表現する有効な手法が存在していなかった．本研究では，粒径の大きなものを対象とした線格子法と小さなものを対象としたふるい分け法の結果を用いて一つの粒径加積曲線を得る手法の開発を行った．今回開発した方法によりこれまで粒径の大きさによって分析法を変えてきている粒径分布の広い河床材料を1つの粒径加積曲線で表現することが可能となった
北海道の小規模農業用ため池のメンテナンス性向上を目的とした簡易な安定性評価手法の提案
Get PDF北海道内のため池の中には，安全性の評価が行われていない個人所有の小規模なため池が数多く存在するが，これらには十分な検討費用がかけられない場合が多いため，補修の必要性や優先性の把握が困難な状況となっている．本研究では，ため池堤体の現況安定性評価で一般的に行われている比較的大がかりな地質調査を行わずに堤体土のせん断強度（c，φ）を決定し，堤体の安定性評価を簡易に行う手法の提案を試みた．北海道内でこれまで地質調査を実施したため池の中から34箇所を抽出して検討した結果，簡易動的コーン貫入試験結果を用いて堤体土のせん断強度を決定し，堤体の安定性評価を簡易に行うことは十分に可能との結論を得た．この結果は，農業インフラの一つである小規模な農業用ため池のメンテナンス性向上に寄与するものと考えている
OUTLINE Kitami Institute of Technology Library 2025
Get PDF１．2024年度のトピックス Topics 2024…1
２．沿革 History…4
３．施設 Facilities…8
４．利用案内 User’s Guide…12
５．統計 Statistics…13
６．組織 Organization…19
７．アクセス Access…22othe