@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233976,
 author = {花田, 龍 and 小池, 敦 and Ryo, Hanada and Atsushi, Koike},
 issue = {1},
 month = {May},
 note = {近年，タイヤ業界では，顧客へのソリューションサービスの提供を目的にタイヤの摩耗予測に関する研究が盛んに行われている．摩耗予測の研究は大きく分けると，タイヤ内部のセンサー情報を活用する方法と，車両のセンサー情報を活用する方法の 2 つがある．航空機タイヤにおいては，後者の取り組みが行われているが，オペレーションの都合上，タイヤの摩耗データが 1 タイヤにつき，取り外された後の 1 回しか計測できず，機体のセンサーデータと粒度が異なる．それにより，時系列的な情報を考慮することが出来ず，精度悪化を引き起こしているとされている．そこで本研究では，時系列的な情報を考慮できる予測モデルを提案する．具体的には，機体のセンサーデータから 1 フライト当たりの摩耗量を推定するモデルを構築し，その総和を求めることで，取り外し時の摩耗量を算出する．それとタイヤの摩耗データを比較して学習を行った．1 フライト当たりの摩耗量予測において，「装着時点からのフライト回数」という時系列情報を考慮することで，予測精度評価指標である RMSE の値が従来手法対比，大幅に減少し予測精度が向上した．},
 title = {航空機タイヤにおける時系列情報を考慮した摩耗予測},
 year = {2024}
}