モンテカルロ評価における影響パラメタ検出法

Material type: 文書・図像類

Author: 元田, 敏和ほか

Publisher: 宇宙航空研究開発機構(JAXA)

Publication date: 2017-10-31

Material Format: Digital

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Note (General)：: モンテカルロ(MC)･シミュレーションは, 入力である多数の不確定パラメタを同時に考慮した非線形システムを直接評価できるため, 飛行前の評価手段として強力なツールである. 通常, MC 評価結果の中には要求を満足できないケース(失敗ケース)がいくつか現れる. このときシステムの改良検討において, シ...

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Material Type: 文書・図像類
Title: モンテカルロ評価における影響パラメタ検出法
Author/Editor: 元田, 敏和
Motoda, Toshikazu
Author Heading: 元田, 敏和
Motoda, Toshikazu
Publication, Distribution, etc.: 宇宙航空研究開発機構(JAXA)
Publication Date: 2017-10-31
Publication Date (W3CDTF): 2017-10-31
Alternative Title: Detection of Influential Input Parameters in Monte-Carlo Evaluation
Periodical title: 宇宙航空研究開発機構研究開発報告 = JAXA Research and Development Report
No. or year of volume/issue: JAXA-RR-17-004
Volume: JAXA-RR-17-004
Pages: 1-64
ISSN (Periodical Title): ISSN : 2433-2216
Text Language Code: jpn
Subject Heading: Monte Carlo Simulation
System Evaluation
Parameter Detection
Hypothesis Test
Target Audience: 一般
Note (General): モンテカルロ(MC)･シミュレーションは, 入力である多数の不確定パラメタを同時に考慮した非線形システムを直接評価できるため, 飛行前の評価手段として強力なツールである. 通常, MC 評価結果の中には要求を満足できないケース(失敗ケース)がいくつか現れる. このときシステムの改良検討において, システム要求を満足しない主な原因となる不確定パラメタを特定する必要がある. しかしモンテカルロ評価では多数の不確定パラメタを同時に, かつ, ランダムに加えているため, 主因となるパラメタの特定は必ずしも容易ではない. そこで本稿では, この課題を解決するためのパラメタ検出法を提示する. 本手法では失敗ケースを引き起こす不確定パラメタ･ベクトルのリサンプリングによるMC 評価と, 統計的検定を利用する. 超幾何分布に基づく検定を実行するため, 通常は統計解析ソフトウェアが必要となる. ただし統計ソフトウェアの利用が難しいケースでも, 容易に計算可能な正規分布近似の手法についても記す. 最後に適用例として飛行実験のMC 結果に本検出法を適用し, その有効性と実用性を示す.
Monte Carlo (MC) Simulation is a powerful tool for preflight evaluation of flight vehicles, because a number of input uncertain parameters are incorporated simultaneously and non-linear system can be evaluated directly. MC results show some unsatisfactory simulation results which violate system requirements. It is necessary to find the cause of these unsatisfactory cases, namely failure cases, for the study of system improvement. So, detecting the influential inputs of uncertain parameters for the failure cases is important. However, it is often uneasy to detect them because various uncertain parameters are incorporated simultaneously and randomly. This paper presents a methodology to detect influential uncertain parameters. The approach utilizes re-sampling of input uncertain vectors that cause failure cases, and statistical hypothesis test. Since the statistical test is based on hypergeometric distribution, some software which includes statistical tools is usually necessary. Even when statistical software is unavailable, approximated statistical test that utilizes normal distribution is presented and can be applied. MC results of an experimental flight vehicle demonstrate validity and practicality of the presented approach.
形態: カラー図版あり
Physical characteristics: Original contains color illustrations
資料番号: AA1730008000
レポート番号: JAXA-RR-17-004
DOI: 10.20637/JAXA-RR-17-004/0001
Source: https://jaxa.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=1830&item_no=1&attribute_id=31&file_no=1
https://jaxa.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=1830&item_no=1&attribute_id=31&file_no=1
Access Restrictions: 限定公開
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 宇宙航空研究開発機構 : 宇宙航空研究開発機構リポジトリ