機械基礎とは、大きな機械を固定するために作るコンクリート製の基礎のことで、土やコンクリートの床の上などに配置する。その機械基礎に故障が起こると上の機械を止めなければいけない上に大規模な工事が必要になるため、設計におけるリスクは非常に高い。にも関わらず、機械基礎の故障に関わる予測の論理はいまだに課題が多い。

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そこでポーランドにあるグダニスク工科大学のPatryk Ziolkowskiら研究者は、機械基礎の故障を精度高く予測するために機械学習技術の応用を試みた。

その研究のポイントはこうだ。

✔️どんな変数がどれだけ機械基礎の故障に影響しているかを調べ、故障率の予測に取り組んだ。

✔️9つのパラメータから構成される510基の機械基礎のデータを用いた。60%を訓練用、20%を選択用、20%をテスト用に使った。

✔️基礎体積が小さいほど、また、基礎上に載置された機械の水平自励振動の角振動数が大きいほど、コンクリート機械基礎の故障発生率が増加することがわかった。

では詳細を見てみよう。

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