Advanced Study on Mechanical Engineering Ⅲ

Course Title

Course Title in English

Advanced Study on Mechanical Engineering Ⅲ

Course Type

-

機械工学分野

Eligible Students

Graduate School of Engineering

Target Grade

1Year

Course Numbering Code

HETDA7MCA1

Credits

2.00Credits

The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.

Type of Class

講義 (Lecture)

Eligible Year/Semester

Spring semester 2026

Instructor

Masaharu Kuroda,Takao Sato,Nozomu Araki,Masayuki Nunobiki

Affiliation

工学研究科

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

9

Office Hours and Location

月曜3限・6401研究室(黒田)
月曜3限・6406研究室(佐藤)
月曜3限・6502研究室(荒木)
月曜3限・6503研究室(布引)

Contact

m-kuroda＠eng.u-hyogo.ac.jp(黒田)
tsato@eng.u-hyogo.ac.jp(佐藤)
araki@eng.u-hyogo.ac.jp(荒木)
nunobiki@eng.u-hyogo.ac.jp(布引)

Corresponding Diploma Policy

A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.

Corresponding Undergraduate School DP

ー

Corresponding Graduate School DP

1◎／2◎／3◎

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

講義目的
　機械工学において遭遇する種々の計測･制御・加工法についてその理解を深める．本講究では，分数階微積分の工学応用，適応・学習制御，未知システムのモデル化，加工特性の解析・評価方法を習得することを目的とする．

達成目標
・分数階微分を用いて高分子材料振動系の運動方程式を導くことができ，数値解析によってその運動方程式を解くことができる．

・適応・学習制御の特性と設計方法を説明できる．

・入出力データから未知システムのモデル化を行う手法を理解する．
・生産加工における加工特性の解析・評価方法を理解する．

Subtitle and Keywords of the Class

サブタイトル：
高度な機械設計に重要な，分数階微積分の工学応用，適応し学習するシステム，システム同定，機械学習，生産加工の原理と計測・評価法について身に着けよう！

キーワード：
分数階微積分，適応・学習制御，システム同定，機械学習，生産加工

Course Overview and Schedule

オムニバス方式で講義する。講義内容は次のとおりである。

1〜4.（黒田雅治教授）分数階微積分の工学応用：
　整数階だけでなく，実は非整数階の微積分も定義できることが知られている．その中でも，工学的に応用可能性の高い分数階の微積分について紹介する．具体的には，分数階の微積分を用いて運動方程式が記述できる系のダイナミクスとその制御について解説する．実験的に分数階の微分応答を実現する方法についても講義する．この内容について，4回の講義を予定している．

5〜8.（佐藤孝雄　教授）適応・学習制御：
制御対象の特性が予め把握できない場合や，変動する場合における適応的な制御系設計方法について理解する．この内容について，4回の講義を予定している．

9〜12.

（荒木望　准教授）未知システムのモデル化
 動的システムから得られる入出力データから，システムの入出力関係を推定・学習し，予測や制御に利用する手法について理解する．この内容について，4回の講義を予定している。

13〜15.（布引雅之　准教授）：生産加工の原理と計測・評価法
生産現場において，加工対象物に除去，変形，接合などの加工を施す場合に適切な加工現象が生じているか，所要の加工性状が得られているかを計測・評価する方法について理解する．この内容について，3回の講義を予定している。

In-person/Remote Classification

In-person

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

①対面
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない

Uses of Generative AI

Completely forbidden

Precautions for using Generative AI

この授業においては、生成ＡＩの利用を禁止している。授業内での利用は厳禁であり、違反したことが判明した場合は単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。
「生成ＡＩの利用にかかわらず『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。」

Textbook

特になし。資料配布。

References

“Fractional Differential Equations, ” I. Podlubny, Mathematics in Science and Engineering, Vol. 198, Academic Press (1999).

"Adaptive Control", Ioan Dore Landau, Rogelio Lozano, Mohammed M'Saad, Alireza Karimi, Springer (2021).

"Data-Driven Science and Engineering - Machine Learning, Dynamical Systems, and Control - Second Edition", Steven L. Brunton and J. Nathan Kutz, Cambridge University Press (2022).

「生産加工の原理」日本機械学会編，日刊工業新聞社(1998).

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

【予習】授業資料を事前読み込み（30ｈ）。
【復習】講義内容の理解を深め定着させるために授業資料・ノートを読み直し（20ｈ）。レポート作成（10ｈ）。

Contents of Active Learning

採用しない

Grading Criteria and Methods

レポートを総合的に評価する。S（90点以上）,Ａ（80点以上）,B（70点以上）,C（60点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。

How to Disclose Assignments and Exam Results

レポートは、それぞれにコメントを付して返す。

Precautions and Requirements for Course Registration

Practical Education

該当しない。

Remarks

※本学の配付資料を参照してください。

In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.

Syllabus data