ナンクル力学系

学んだ事を書き連ねていこう。

Archive for November 2009

Waseda.L#2 メモったやつ

leave a comment »

1 とりあえずメモだけ

2 ニューラルネットワークを分かった気になる30分 by @tkf

  • 1時間くらいかかった
  • 絶望した

     

3 人力飛行機の尾翼の非定常特性 by @t_mania

3.1 研究背景

  • 記録向上,自己も増加
  • 墜落の原因
  • 構造,操縦,体力
    • 構造で壊れる90年代,操縦で落ちるここ3大会
    • 彦根プリンスホテルに向かって落ちていく

3.2 人力飛行機の操縦性

  • 尾翼だけで操縦
  • パワーによる迅速な調整が困難
  • 飛行速度が遅い

3.3 全可動翼

  • 前縁が動くことにより,剥離しやすい

3.4 実験条件

3.5 静特性

  • 揚力が鈍るポイントで効力がちょっと上がる

3.6 迎角を減少させると,迎角によってはヒステリシスある

3.7 減少させる時には減少させすぎるくらいやったほうが剥離もどって良いかも

4 光IC技術周辺 by @ashula

4.1 Siフォトニクス, “Si photonic wire”, シリコン細線光導波路

  • 光ICの配線基盤技術
  • CDの裏くらいにキラキラしてる

4.2 データ伝送の高速化の限界

  • トランジスタ数はムーアの法則
  • クロック周波数はもう上がらない
  • データ量(NW基幹ノードで処理するデータ量)が2倍/2年

4.3 シリコン細線光導波路

  • 曲げについての解析
  • コアとクラッドの屈折率
  • 曲がる回数の足し算ではない

4.4 シミュレーション

  • 2Gx8 で一日

4.5 損失が足し算では無い場合

  • 階段状24段
    • 曲率変化する部分を換算すると,実測値によくあう

5 救急医療支援ロボットテクノロジー by @ron_taa

5.1 da Vinci, Open MRI, 腹 鏡手術

5.2 救急医療支援RT

事故から治療まで平均33.4分かかる

5.3 ショック=循環動態の異常

  • 胸 内に
  • 片方の肺がやぶれる.

5.4 救急医療のロボット支援

  • ロボットAIDED
  • 体表面装着部が吸盤.真空吸盤.

5.5 肋骨の間に差さなければならない.せんし点.

  • どうやって探す?
  • エコー画像を遠隔地のお医者さんに見てもらう

5.6 せんし自動化機構

  • 硬い針とまわりの柔らかな筒
  • ワンウェイクラッチで,モーターひとつで制御
  • 流量センサを見て,針をぬく

5.7 救急医療のロボット支援は25年前にアメリカでは否定されている

  • アメリカの救命士(Paramedic) と救急救命士では出来ることが違う
    • グレードの高いParamedicではせんし出来る
  • 救急医療ロボット支援の研究が

5.8 Conclusion

  • 救急医療ロボット支援はタフな分野
  • 制約条件も多い.狭いスペースなど.
  • 日本だから発展しうる分野?

5.9 質問

  • 法律かえれば?
    • RTは救命現場で医者・救命士間の意思疎通のコストを下げることが出来る.
    • 一概に,法律を帰れば良いとは言えないのでは.

6 耐故障性航空機の風洞実験 by @salamann

6.1 自己紹介

  • キーワード:jk

6.2 専攻のプロジェクト

  • 飛行機が壊れたときに制御系を補正して飛べるように
  • パイロットの負担が減る
  • 機体はビジネスジェット形状

6.3 風洞

  • 翼端が取れている模型

6.4 alpha 変化

  • CL 揚力が落ちる
  • CD 抗力は下がる
  • Cn ヨーモーメントが少し出る

    …けどまあ置いておく

  • Cl 予想通り,大きなモーメント

6.5 beta 変化

  • Cl
  • エルロンきってもどせる? -> alpha=5度あたりから難しそう

6.6 わかったこと

  • エルロンだけだとけっこう厳しくなる

6.7 懇談会

今日も外で飲みたいな

Written by tkf

November 22, 2009 at 2:15 am

Posted in 研究日誌

Python で RNN (PyRNN) を書いたので公開します

with 2 comments

ソースはBitbucketに置いている. > tkf / PyRNN / overview — bitbucket.org

何が出来るかというと,こんなのとか(インパクトが欲しかったので,学習の様子をアニメーションにしてみた):

左上がエラーの学習曲線,右上がパラメタのRMSの学習曲線,左下が教示信号とネットワーク出力の相空間プロット,右下がコンテキストの相空間プロット.このアニメを作るソースはこれ(が吐いたpngをconvert -delay 5 *.png nn.mpgで変換).

これを作った理由は,Pythonだと簡単に式を書けるからバグ入りにくい,だからCで書いた本番用のテストに使える!と思ったから.だから,かなり計算効率は悪いけど分かりやすい書き方になっている(はず).これを使って本番用のネットの一つバグが落とせたのはかなりうれしかったけど,その本番用のはラボにいる別の人のより性能悪いっぽいので両方共にバグがあるかも(おいw

という訳で,バグレポートお待ちしてます!←ココ!

あ,簡単なネットワークの式はPyRNN v0.0 documentation で説明してます.

追記

  • README.rst にインストール方法書いてるけど,実はインストールしなくても使えます. toy/ElmanNet に色々遊べるスクリプトがあるので,それを一番根元のディレクトリ(setup.py がある場所)にもってきて実行すればおk(なはず.
  • numpy と matplotlib が必要です.
  • アニメの再生速度はlog scale(っぽく)速くしてます.実際は後半待つのが超ダルいです.
  • momentumという黒魔術項を入れて,ネットワークの学習を加速しますけどそのせいで暴れています.でも暴れているのを見るのが楽しいです.

Written by tkf

November 18, 2009 at 5:17 pm

Posted in 研究日誌, PC

Tagged with , ,