【手続補正書】
【提出日】平成28年3月8日(2016.3.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラットフォーム（１１０）に関連付けられる構造（１０８）の変形を識別するための方法であって、
複数のトレーニングケース（１３６）内のそれぞれのトレーニングケースの前記構造（１０８）についてのトレーニング変形データ（１４２）を識別することであって、前記トレーニング変形データ（１４２）が、ヒューリスティックモデル（１０４）によって生成された出力データ（１１８）の精度を向上させるために、前記ヒューリスティックモデル（１０４）によって使用されるように構成されることと、
前記複数のトレーニングケース（１３６）内の前記それぞれのトレーニングケースの前記構造（１０８）についてのトレーニング歪みデータ（１４４）を識別することであって、前記トレーニング歪みデータ（１４４）が、前記ヒューリスティックモデル（１０４）によって生成される前記出力データ（１１８）の前記精度を向上させるために、前記ヒューリスティックモデル（１０４）によって使用されるように構成されることと、
入力歪みデータ（１２６）に基づいて前記構造（１０８）についての推定変形データ（１２４）を生成するために前記ヒューリスティックモデル（１０４）がトレーニングされるように、前記複数のトレーニングケース（１３６）内の前記それぞれのトレーニングケースの前記トレーニング変形データ（１４２）および前記トレーニング歪みデータ（１４４）を使用して前記ヒューリスティックモデル（１０４）についてのパラメータのグループ（１２１）を調整することと、
前記ヒューリスティックモデル（１０４）、前記ヒューリスティックモデル（１０４）についての前記入力歪みデータ（１２６）としての歪みデータ（１２８）、および前記ヒューリスティックモデル（１０４）についての追加入力データ（１３３）を使用して、前記構造（１０８）についての前記推定変形データ（１２４）を生成することと、
前記ヒューリスティックモデル（１０４）によって生成された前記推定変形データ（１２４）を使用して前記構造（１０８）が前記プラットフォーム（１１０）の前記動作中に所望の性能レベルを有するために必要な所望の精度レベルを前記推定変形データ（１２４）が有するように、前記ヒューリスティックモデル（１０４）によって生成された前記推定変形データ（１２４）を使用して前記構造（１０８）についての制御パラメータのグループ（１１５）を調整することと、
を備える、方法。
【請求項２】
前記構造（１０８）がプラットフォーム（１１０）に関連付けられる場合、前記プラットフォーム（１１０）の動作中に、前記構造（１０８）に関連付けられるセンサシステム（１３０）を使用して前記構造（１０８）についての歪みデータ（１２８）を生成することをさらに備え、前記複数のトレーニングケース（１３６）内の前記それぞれのトレーニングケースの前記構造（１０８）についての前記トレーニング歪みデータ（１４４）を識別する前記ステップが、
前記構造（１０８）に関連付けられるセンサシステム（１３０）を使用して前記複数のトレーニングケース（１３６）内の前記それぞれのトレーニングケースの前記構造（１０８）についての前記トレーニング歪みデータ（１４４）を識別することであって、前記トレーニング歪みデータ（１４４）が、前記ヒューリスティックモデル（１０４）によって生成された前記出力データ（１１８）の前記精度を向上させるために前記ヒューリスティックモデル（１０４）によって使用されるように構成されることを備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記センサシステム（１３０）についてのセンサの組合せを選択することであって、前記推定変形データ（１２４）が前記制御パラメータのグループ（１１５）を調整するために使用される場合、前記選択されたセンサの組合せが、前記ヒューリスティックモデル（１０４）が前記所望の精度レベルで前記推定変形データ（１２４）を生成するために、および前記構造（１０８）が前記プラットフォーム（１１０）の前記動作中に所望の性能レベルを有するために必要な最小数のセンサを有すること
をさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のトレーニングケース（１３６）内の前記それぞれのトレーニングケースの前記構造（１０８）についての前記トレーニング変形データ（１４２）を識別する前記ステップが、
画像化システム（１５２）によって生成された画像データ（１５０）を使用して、前記複数のトレーニングケース（１３６）内の前記それぞれのトレーニングケースの前記構造（１０８）についての前記トレーニング変形データ（１４２）を識別することであって、前記トレーニング変形データ（１４２）が、ニューラルネットワーク、学習ベースアルゴリズム、回帰モデル、サポートベクターマシン、データフィッティングモデル、パターン認識モデル、および人工知能のうちの少なくとも１つを備えるヒューリスティックモデル（１０４）によって生成された出力データ（１１８）の精度を向上させるために前記ヒューリスティックモデル（１０４）によって使用されるように構成されることを備える、
請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記複数のトレーニングケース（１３６）内の前記それぞれのトレーニングケースの前記構造（１０８）についてのトレーニング環境データを識別することであって、前記トレーニング環境データが、前記ヒューリスティックモデル（１０４）によって生成された前記出力データ（１１８）の前記精度を向上させるために前記ヒューリスティックモデル（１０４）によって使用されるように構成されることをさらに備え、
前記複数のトレーニングケース（１３６）内の前記それぞれのトレーニングケースの前記トレーニング変形データ（１４２）および前記トレーニング歪みデータ（１４４）を使用して前記ヒューリスティックモデル（１０４）についての前記パラメータのグループ（１２１）を調整する前記ステップが、
前記ヒューリスティックモデル（１０４）が、前記推定変形データ（１２４）が前記所望の精度レベルを有する、前記入力歪みデータ（１２６）に基づいて前記構造（１０８）についての前記推定変形データ（１２４）を生成するためにトレーニングされるように、前記複数のトレーニングケース（１３６）内の前記それぞれのトレーニングケースの前記トレーニング変形データ（１４２）、前記トレーニング歪みデータ（１４４）、および前記トレーニング環境データを使用して、前記ヒューリスティックモデル（１０４）についての前記パラメータのグループ（１２１）を調整することを備える、
請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記構造（１０８）が前記複数のトレーニングケース（１３６）内の前記トレーニングケースに対応する変形形状（１１６）に変形するように、複数の選択された負荷を、前記構造（１０８）上の複数のポイント（１４８）に適用することを含む、前記構造（１０８）を前記複数のトレーニングケース（１３６）内のトレーニングケースに対応する前記変形形状（１１６）に変形することと、
前記構造（１０８）が前記変形形状（１１６）を有する場合、前記構造（１０８）についての歪みデータ（１２８）を生成することであって、前記構造（１０８）が、航空機に関連付けられるように構成された位相アレイアンテナ（２１２）であり、前記位相アレイアンテナ（２１２）の形状（１１２）が基準形状（１１４）から変形形状（１１６）に変化するように、前記航空機の飛行中に前記構造（１０８）が変形することと
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
入力歪みデータ（１２６）に基づいて構造（１０８）についての推定変形データ（１２４）を生成するように構成されたヒューリスティックモデル（１０４）と、
前記ヒューリスティックモデル（１０４）が、前記入力歪みデータ（１２６）に基づいて前記構造（１０８）についての前記推定変形データ（１２４）を生成するように、複数のトレーニングケース（１３６）内のそれぞれのトレーニングケースのトレーニング変形データ（１４２）およびトレーニング歪みデータ（１４４）を識別して、前記複数のトレーニングケース（１３６）内の前記それぞれのトレーニングケースについて識別された前記トレーニング変形データ（１４２）および前記トレーニング歪みデータ（１４４）を使用して前記ヒューリスティックモデル（１０４）をトレーニングするように構成されたトレーナー（１０２）と
を備え、
前記構造（１０８）が、プラットフォーム（１１０）に関連付けられており、
前記構造（１０８）についての前記推定変形データ（１２４）は、前記ヒューリスティックモデル（１０４）、前記ヒューリスティックモデル（１０４）についての前記入力歪みデータ（１２６）としての歪みデータ（１２８）、および前記ヒューリスティックモデル（１０４）についての追加入力データ（１３３）を使用して生成され、
前記構造（１０８）が前記プラットフォーム（１１０）の前記動作中に所望の性能レベルを有するために必要な所望の精度レベルを前記推定変形データ（１２４）が有するように、前記ヒューリスティックモデル（１０４）によって生成された前記推定変形データ（１２４）が、前記構造（１０８）についての制御パラメータのグループ（１１５）を調整するのに用いられる、装置。
【請求項８】
前記トレーナー（１０２）が、前記構造（１０８）に関連付けられるセンサシステム（１３０）から前記複数のトレーニングケース（１３６）内の前記それぞれのトレーニングケースの前記トレーニング歪みデータ（１４４）を受信するように構成され、前記センサシステム（１３０）が前記構造（１０８）上の複数のポイント（１４８）に位置する複数のセンサを備え、前記複数のセンサが前記構造（１０８）上の前記複数のポイント（１４８）についての複数の歪み測定値を生成するように構成され、
前記ヒューリスティックモデル（１０４）が、前記入力歪みデータ（１２６）に基づいて前記ヒューリスティックモデル（１０４）によって生成された前記推定変形データ（１２４）が前記所望の精度レベルを有するように、前記複数のトレーニングケース（１３６）内の前記それぞれのトレーニングケースの前記トレーニング変形データ（１４２）および前記トレーニング歪みデータ（１４４）を使用して前記ヒューリスティックモデル（１０４）についてのパラメータのグループ（１２１）を調整するように構成され、
前記ヒューリスティックモデル（１０４）が、ニューラルネットワーク、学習ベースアルゴリズム、回帰モデル、サポートベクターマシン、データフィッティングモデル、パターン認識モデル、および人工知能のうちの少なくとも１つを備える、
請求項７に記載の装置。