• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

野波 諒太  Nonami Ryota

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 70849562
その他のID
所属 (現在) 2026年度: 金沢大学, 機械工学系, 助教
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2024年度 – 2025年度: 呉工業高等専門学校, 機械工学分野, 准教授
2023年度: 呉工業高等専門学校, 機械工学分野, 助教
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分24020:船舶海洋工学関連
研究代表者以外
小区分22010:土木材料、施工および建設マネジメント関連 / 小区分24020:船舶海洋工学関連
キーワード
研究代表者
船舶設計 / DDQN / 船舶 / 構造最適化 / AI / 深層強化学習
研究代表者以外
力学特性 / 凝結時間 / スランプフロー / 高流動コンクリート … もっと見る / アルカリ活性材料 / 船舶構造 / 最適化 / 接続部材反力推定 / 船体構造解析 / 強化学習最適化 / 接続部材反推定 / 領域有限要素法 / QL4要素 / 船体構造 / 構造最適設計 / 領域有限要素 隠す
  • 研究課題

    (3件)
  • 研究成果

    (7件)
  • 共同研究者

    (3人)
  •  アルカリ活性材料ベースの高流動コンクリートの施工性と長期耐久性の評価

    • 研究代表者
      三村 陽一
    • 研究期間 (年度)
      2025 – 2027
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分22010:土木材料、施工および建設マネジメント関連
    • 研究機関
      呉工業高等専門学校
  •  領域有限要素法と接続部材反力推定を用いた船舶全体構造の最適化に関する研究

    • 研究代表者
      北村 充
    • 研究期間 (年度)
      2024 – 2025
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 審査区分
      小区分24020:船舶海洋工学関連
    • 研究機関
      広島大学
  •  深層強化学習AIによる主要寸法を設計変数に加えた船体中央断面の構造最適化手法の構築研究代表者

    • 研究代表者
      野波 諒太
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2025
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分24020:船舶海洋工学関連
    • 研究機関
      呉工業高等専門学校

すべて 2025 2024 2023

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] 深層強化学習による連続変数と離散変数を有する補剛板の構造最適化2025

    • 著者名/発表者名
      NONAMI Ryota、KITAMURA Mitsuru
    • 雑誌名

      日本機械学会論文集

      巻: 91 号: 946 ページ: 25-00020-25-00020

    • DOI

      10.1299/transjsme.25-00020

    • ISSN
      2187-9761
    • 言語
      日本語
    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K13508
  • [学会発表] 強化学習済みAIの再利よる板厚を設計変数とした構造最適化2024

    • 著者名/発表者名
      渡邊 良太、野波 諒太
    • 学会等名
      第29回計算工学講演会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K13508
  • [学会発表] 強化学習済みAIの再利よる板厚を設計変数とした構造最適化2024

    • 著者名/発表者名
      渡邊 良太,野波 諒太
    • 学会等名
      第29回計算工学講演会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K21008
  • [学会発表] 深層強化学習AIによる線形変形を伴う構造最適化法の提案2024

    • 著者名/発表者名
      大岡 颯,野波 諒太
    • 学会等名
      第29回計算工学講演会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K21008
  • [学会発表] 深層強化学習AIによる非線形変形を伴う構造最適化法の提案2024

    • 著者名/発表者名
      大岡 颯、野波 諒太
    • 学会等名
      第29回計算工学講演会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K13508
  • [学会発表] 深層強化学習AIによる板厚最適化手法の提案2023

    • 著者名/発表者名
      野波諒太
    • 学会等名
      M&M・CMD 若手シンポジウム 2023
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K21008
  • [学会発表] 深層強化学習AIによる板厚最適化手法の提案2023

    • 著者名/発表者名
      野波諒太
    • 学会等名
      M&M・CMD 若手シンポジウム 2023
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K13508
  • 1.  北村 充 (40195293)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 2.  山本 剛大 (00802860)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 3.  三村 陽一 (50509528)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件

URL: 

この研究者とORCID iDの連携を行いますか?
※ この処理は、研究者本人だけが実行できます。

Are you sure that you want to link your ORCID iD to your KAKEN Researcher profile?
* This action can be performed only by the researcher himself/herself who is listed on the KAKEN Researcher’s page. Are you sure that this KAKEN Researcher’s page is your page?

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi