(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一材質で厚さの異なる複数の物性推定対象物のそれぞれについて音響透過入射角度特性を測定するステップと、
複数の前記音響透過入射角度特性に基づいて、前記物性推定対象物の、縦波速度、横波速度、縦波減衰、及び横波減衰を、遺伝的アルゴリズムを用いて推定するステップと
を備えた物性推定方法。
【請求項２】
複数の層が積層されることで構成され音波が透過される音波透過体の最適設計を行う方法であって、
請求項１に記載の物性推定方法を、複数の異なる材質の物性推定対象物それぞれについて行なうステップと、
前記複数の異なる材質の物性推定対象物それぞれについて推定された縦波速度、横波速度、縦波減衰、及び横波減衰を、前記複数の異なる材質の物性推定対象物に入射される入射波の周波数毎に登録するステップと、
前記登録された、縦波速度、横波速度、縦波減衰、及び横波減衰に基づいて、前記音波透過体に対して入射される入射波の入射角度毎の音響透過損失を評価関数として前記複数の層のそれぞれの厚み又は材質の最適解を遺伝的アルゴリズムを用いて得るステップと
を備えた音波透過体の最適設計方法。
【請求項３】
請求項１に記載の物性推定方法に記載されたステップのうち前記物性推定対象物の、縦波速度、横波速度、縦波減衰、及び横波減衰を、遺伝的アルゴリズムを用いて推定するステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物性推定方法、音波透過体の最適設計方法及びプログラムに関し、特に、音響透過計算に適用するための物性値を推定する物性推定方法、その推定された物性値を用いた音波透過体の最適設計方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、水上艦にはソナーが搭載されており、ソナーにより海中に超音波を送信し、物体からの反射波を受信することで、その物体の位置と大きさを検出している。図３４に示すように、水上艦１の下部にソナー２が搭載されている。ソナー２は、水上艦１の下部に下方に突出するように設けられたドーム状のゴム（ラバードーム）３に周囲を囲まれるように設けられている。ラバードーム３は、水上艦１が海中の障害物にぶつかったときに、ソナー２をその衝撃から保護する。ラバードーム３は、その内部に所定の気圧がかけられて所定の形状（ドーム形状）が保持されている。ラバードーム３の内部には、海水が入っており、ソナー２はラバードーム３の内側で海水中に浸されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ソナーから海中に超音波が送信されるとき、及びソナーが反射波を受信するときには、超音波（及び反射波）はラバードームを透過する。従って、ラバードームは、海中を伝わる超音波の透過損失が最小限に抑えられるように、水中音響性能設計がなされることが求められる。
【０００４】
従来は、ラバードームを構成するゴムの各層の材質と厚さを適宜設定して試作を行い、その試作品について、水中音響要求性能を満たすか否かの評価（透過損失の測定）を繰り返していた。
【０００５】
しかしながら、このような試作と評価の繰り返しでは、ラバードームとして最適な設計は非常に困難であった。最適な設計を行うには、ラバードームを構成する材料の水中音響透過に関する物性値が必要である。
【０００６】
ラバードームのように音波が透過される音波透過体を構成する材料の物性を推定することができれば、音波透過体の水中音響要求性能に関する最適設計が可能となる。
【０００７】
本発明の目的は、音波が透過される材料の物性を推定することができる物性推定方法、その推定された物性値を用いた音波透過体の最適設計方法及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の物性推定方法は、物性推定対象物の音響透過入射角度特性を測定するステップと、前記音響透過入射角度特性に基づいて、前記物性推定対象物の物性値を遺伝的アルゴリズムを用いて推定するステップとを備えている。
【０００９】
音響透過入射角度特性は、音波が透過したときの透過損失に対応する値が音波の入射角度毎に示されてなるものである。音響透過は、入射される音波の入射角度に大きく依存する。推定対象の物性値の候補の組合わせを遺伝子として構成し、その遺伝子に含まれる物性値の候補を計算式に代入してなる音響透過入射角度特性の計算値と、音響透過入射角度特性の測定値との差が小さいものほど適応度が高いと評価する遺伝的アルゴリズムを用いることが物性値の同定という点で好適である。特に、水中超音波透過計算が必要なソナードームを構成する物性値の推定に好適である。水中超音波透過計算の適用に際しては、遺伝子に含まれる物性値の候補は、計測方法が確立されていない、縦波速度、横波速度、縦波減衰、及び横波減衰となる。
【００１０】
本発明の物性推定方法は、同一材質で厚さの異なる複数の物性推定対象物のそれぞれについて音響透過入射角度特性を測定するステップと、複数の前記音響透過入射角度特性に基づいて、前記物性推定対象物の物性値を遺伝的アルゴリズムを用いて推定するステップとを備えている。物性値が同定できない場合には、本発明が有効である。
【００１１】
本発明の物性推定方法は、音響透過に関して異方性を有する物性推定対象物について、入射波が入射される向きに配置した状態毎に音響透過入射角度特性を測定するステップと、前記音響透過入射角度特性に基づいて、前記物性推定対象物の前記配置の状態毎の物性値を遺伝的アルゴリズムを用いて推定するステップとを備えている。
【００１２】
本発明の物性推定方法において、前記物性推定対象物に入射される入射波の入射角の範囲を複数設定するステップと、前記複数の入射角の範囲のうち第１の入射角範囲に対応する前記音響透過入射角度特性に基づいて、前記第１の入射角範囲に対応する前記物性推定対象物の物性値を遺伝的アルゴリズムを用いて推定するステップと、前記複数の入射角の範囲のうち第２の入射角範囲に対応する前記音響透過入射角度特性に基づいて、前記第２の入射角範囲に対応する前記物性推定対象物の物性値を遺伝的アルゴリズムを用いて推定するステップとを備えている。
【００１３】
音響透過に関して異方性を有する場合には、音波の入射角によって音速が変わる可能性が大きいので、全入射角において同一物性とするのではなく、所定の入射角度毎に別の物性として求めることができる。あたかも角度毎に異なる材料として扱うことができる。
【００１４】
本発明の音波透過体の最適設計方法は、複数の層が積層されることで構成され音波が透過される音波透過体の最適設計を行う方法であって、上記本発明の物性推定方法により推定された複数の前記物性推定対象物の物性値を前記物性推定対象物に入射される入射波の周波数毎に登録するステップと、前記登録された物性値に基づいて、前記音波透過体に対して入射される入射波の入射角度毎の音響透過損失を評価関数として前記複数の層のそれぞれの厚み又は材質の最適解を遺伝的アルゴリズムを用いて得るステップとを備えている。
【００１５】
本発明のプログラムは、上記本発明の物性推定方法に記載されたステップのうち前記物性推定対象物の物性値を遺伝的アルゴリズムを用いて推定するステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００１６】
本発明は、単一材料・単一厚の音響透過入射角度特性に基づいて、単一材料物性を遺伝的アルゴリズムを用いて決定する方法である。
また、本発明は、単一材料・複数厚の音響透過入射角度特性に基づいて、単一材料物性を遺伝的アルゴリズムを用いて決定する方法である。
また、本発明は、異方性を持つ材料（例えば繊維入りゴム材）を均質層とみなし、縦置きの場合と横置きの場合を区別した上で、音響透過入射角度特性に基づいて、材料物性を遺伝的アルゴリズムを用いて決定する方法である。この場合、異方性をより正確に表現するために、入射角度範囲毎に物性を遺伝的アルゴリズムを用いて決定することが望ましい。
【００１７】
本発明によれば、単板の信頼できる物性値を得ることができるため、単板の厚さ変更による音響透過の計算が可能となる。また、本発明によれば、各層の物性値を得ることが可能となるため、積層板の音響透過の計算が可能となる。
【００１８】
また、本発明は、上記本発明により得られた物性値に基づいて、積層板の各層の材質、各層の厚さを遺伝的アルゴリズムを用いて水中音響透過要求性能を満足する組合わせを得るものである。
【００１９】
本発明によれば、水中音響透過要求性能を満足するラバードームの、積層構造の場合は最適な各層の材質・厚さを、また、単板（例えばＦＲＰ）の場合でも最適な厚さを、決定することができる。また、本発明によれば、水中音響透過要求性能を満足する仕様の中から、強度要求を満足する仕様が選択可能になる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の物性推定方法によれば、音波が透過される材料の物性を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下に、本発明にかかる物性の推定方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００２２】
（第１実施形態）
本実施形態において、ラバードームの水中超音波透過計算には、鳥飼理論（「平面板における超音波の透過」鳥飼安生・藤森聡雄  東京大学生産技術報告３  Ｎｏ．８（１９５４年）ｐ．２６８〜３２２）が用いられる。水中超音波透過計算では、唯一の計算式である。
【００２３】
上記鳥飼理論では、下記条件が必要となる。
（１）流体（主に水又は海水）の密度（本実施形態では海水）
（２）流体（主に水又は海水）の音速（本実施形態では海水）
（３）入射波の周波数
（４）均質積層板各層の厚さ
（５）均質積層板各層の密度
（６）積層板各層の縦波速度
（７）積層板各層の横波速度
（８）積層板各層の縦波減衰
（９）積層板各層の横波減衰
【００２４】
しかし、上記（６）〜（９）項については、信頼できる計測方法が確立されていない。
【００２５】
上記鳥飼理論における多層板計算条件を図１に示す。
図１に示すように、ｎ個の平面板が積み重なって液体中にあり、下方から入射角θで超音波が入射した場合の超音波の透過率と反射率を計算する。ここで、速度、周波数ｈ及び波長の関係は、以下のようになる。
λ0＝ｃ0／ｈ
λdm＝ｃdm／ｈ
λsm＝ｃsm／ｈ
【００２６】
図１において、変数中の上の・は複素数を示す。また、板の中では横波は縦波より遅い。また臨界角は縦波の方が小さい。
【００２７】
図１において、ｙ＝ｙからｙ＝ｙ＋ｂmまでを占めている一層を第ｍ層とすると、運動方程式は２次元の問題として数１のようになる。
【００２８】
【数１】
0004604477.tif 000002
【００２９】
上記数１の複素行列演算を０境界面からｎ境界面まで繰り返すことで透過率Ｄが求まる。透過率Ｄは下記式（数２）により求められる。
【数２】
0004604477.tif 000003
【００３０】
次に、単一材料・単一厚の単板について、上記４つの項（（６）縦波速度、（７）横波速度、（８）縦波減衰、（９）横波減衰）を求める物性推定方法について説明する。本実施形態では、遺伝的アルゴリズムを用いて、単板の上記４つの項（（６）〜（９））のゴム物性値を推定する。
【００３１】
まず、物性の推定対象の単板に入射角度を変えて超音波を照射したときの透過損失（ｄＢ）を測定する。
【００３２】
上記測定において用いた単板の既知の条件を以下に記す。
＜１＞水の密度  １．００ｇ／ｃｍ3
＜２＞水中音速  １，４５７ｍ／ｓｅｃ
＜３＞入射波の周波数  ＡｋＨｚ
＜４＞ゴム厚さ  ６．３３ｍｍ
＜５＞ゴム密度  １，３７１ｇ／ｃｍ3
＜６＞ゴム名称  内外層ゴム
上記＜１＞〜＜５＞は、鳥飼理論の上記（１）〜（５）に対応している。
【００３３】
図２は、上記単板に入射角度を変えて超音波を照射して透過損失（ｄＢ）を測定したときの測定結果を示している。図２において、左透過損失（ｄＢ）とは、図１に示すように、単板に向かって斜め左側から入射波Ｋｉが入射されたときの透過損失を示し、右透過損失（ｄＢ）とは、図１に示す向きとは逆に、単板に対して斜め右側から入射波Ｋｉが入射されたときの透過損失を示す。
【００３４】
理論的には、左透過損失と右透過損失は同じ値になるはずであるが、実測値レベルでは異なるため、両方の値を測定して、その平均値（平均透過損失（ｄＢ））を使用する。以下の物性推定方法では、この平均透過損失（ｄＢ）を実際の測定結果として用いる。なお、図２の透過損失（ｄＢ）と上記数２で求めた透過率Ｄとは、一義的に対応している。
【００３５】
次に、図３を参照して、図２の測定で用いた単板の上記４つの物性値を求める方法について説明する。その４つの物性値は、遺伝的アルゴリズムを用いて求める。図３は、本実施形態の遺伝的アルゴリズムの流れを示すフローチャートである。
【００３６】
まず、ステップＳ１に示すように、初期解の集合を生成する。ここでは、図４に示すように、一つの遺伝子の長さを６４ビットとする。上記４つの項目、即ち、（６）縦波速度、（７）横波速度、（８）縦波減衰、（９）横波減衰のそれぞれの候補を１６ビットで表し、それらの４つの項目を組合わせて単一の記号列（６４ビット）で表したものを一つの遺伝子とする。各遺伝子の各要素は、ランダムに決定される。遺伝子集団数（Ｎ）を１００とする。
【００３７】
次に、ステップＳ２に示すように、Ｆｉｔｎｅｓｓ関数（評価関数）を計算する。本実施形態において、Ｆｉｔｎｅｓｓ関数は、以下の通りである。まず、各遺伝子に含まれる上記４つの項目（上記（６）〜（９））の値及び単板の既知の条件の値（上記（１）〜（５））と、図２に示す各入射角度（０、５、１０、１５…６０°）を上記鳥飼理論の計算式（数１）に代入し（数２）を用いて、各入射角度毎の透過率Ｄを求める。その透過率Ｄを所定の計算式を用いて透過損失（ｄＢ）に変換する。この計算により求めた各入射角度毎の透過損失と、図２の各入射角度毎の測定結果（平均透過損失（ｄＢ））との差がＦｉｔｎｅｓｓ関数の値である。各遺伝子に対してＦｉｔｎｅｓｓ関数を求め、上記差が小さいものがＦｉｔｎｅｓｓ（適合度）が大きい遺伝子とされる。
【００３８】
ステップＳ２において、各遺伝子に対してＦｉｔｎｅｓｓ関数の演算を行うに際しては、各遺伝子のバイナリデータを１０進法に変換する必要がある。その変換に際しては、バイナリコーディング又はグレイコーディングの方法が用いられる。
【００３９】
次いで、ステップＳ３に示すように、親選定（親Ａ、親Ｂ）を行う。この選定（ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）は集団の中での適応度の分布に従って、次のステップで交配（ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ）を行う個体の生存分布を決定する。この選定では、５０（Ｎ／２）組の親のペアが生成される。その選定に際しては、ルーレット方式（適応度比例方式）、ルーレット方式とエリート保存方式を組合わせた方式、トーナメント方式のいずれを使用してもよい。
【００４０】
次に、ステップＳ４に示すように、交配（ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ）を行う。交配は、交叉とも称され、２つの遺伝子を組にして６４ビットのビット長の中で交叉位置がランダムに決定される。その交叉位置を境に遺伝子の要素を互いに交換することで、新しい個体を発生させる。ここでは、１点交叉又は２点交叉のいずれが行われてもよい。
【００４１】
次に、ステップＳ５に示すように、突然変異（ｍｕｔａｔｉｏｎ）を行う。遺伝子のある部分の値を強制的に変えて、遺伝子集団としての多様性、つまりばらつきを大きくする。これにより、より良い解を持つ個体の発生を期待する。
【００４２】
次に、上記ステップＳ５の結果として、ステップＳ６に示すように、次世代の遺伝子が生成される。ここでは、１００（Ｎ）個の遺伝子の集合が生成される。
【００４３】
次に、ステップＳ７に示すように、ステップＳ６で生成した１００個の遺伝子のそれぞれに対して、Ｆｉｔｎｅｓｓ関数を求め、各遺伝子の適応度の大きさを求める。
【００４４】
次に、ステップＳ８に示すように、解集合の置き換えを行う。ここでは、適応度の大きい順に遺伝子を並べる。これにより、最も適応度の高い遺伝子が選ばれる。
【００４５】
次に、ステップＳ８で選ばれた最も適応度の高い遺伝子が、予め定められた基準を満足しているか否かを判定する（ステップＳ９）。この基準を満足していなければ、収束条件を満たさないとして再度ステップＳ３に戻る。一方、その遺伝子がその基準を満たしていれば、収束条件を満たすとして、図３のフローを終了する。
【００４６】
図３のフローにより得られた収束条件を満たす適応度の大きな遺伝子に含まれる上記４つの物性値（上記（６）〜（９））が図２の測定の対象となった単板の物性値であると推定される。上記のように、図３のフローにおいて収束条件を満たす解（遺伝子）が得られると、１回の試行が終了する。上記の試行を１００回行い、図３のフローの収束条件を満たす解（遺伝子）を１００個得る。
【００４７】
次いで、上記１００回の試行により得られた１００個の遺伝子のそれぞれについてＦｉｔｎｅｓｓ関数を求め、適応度の大きなものから順に並べる。図５において、実線は、各入射角度別の透過損失の測定値（左右平均）を示しており、一点鎖線は、適応度の最も高い遺伝子についての各入射角度別の透過損失の計算値を示しており、二点鎖線は、適応度が上位１０位の遺伝子についての各入射角度別の透過損失の計算値を示している。いずれの計算値も測定値に近い値となっており、図３に示す遺伝的アルゴリズムを用いた上記４つの物性値（上記（６）〜（９））の推定は高精度に実現することができたことが分かる。
【００４８】
次に、適応度の大きな順に並べられた１００個の遺伝子のそれぞれに含まれる上記４つの物性値（上記（６）〜（９））を、物性の種類毎かつ適応度の大きな順にグラフにプロットする。
【００４９】
即ち、図６は、適応度の大きな順に並べられた１００個の遺伝子のそれぞれから縦波速度のデータを抽出し、図６の横軸上に沿って、当該遺伝子の適応度の大きな順番にプロットしたグラフである。図７は、適応度の大きな順に並べられた１００個の遺伝子のそれぞれから横波速度のデータを抽出し、図７の横軸上に沿って、当該遺伝子の適応度の大きな順番にプロットしたグラフである。図８は、適応度の大きな順に並べられた１００個の遺伝子のそれぞれから縦波減衰のデータを抽出し、図８の横軸上に沿って、当該遺伝子の適応度の大きな順番にプロットしたグラフである。図９は、適応度の大きな順に並べられた１００個の遺伝子のそれぞれから横波減衰のデータを抽出し、図９の横軸上に沿って、当該遺伝子の適応度の大きな順番にプロットしたグラフである。
【００５０】
図６及び図８に示すように、縦波速度及び縦波減衰の値は、同定することができる。一方、図７及び図９に示すように、横波速度及び横波減衰の値は、１つの値に収束しない。このことは、単板の場合においては、横波速度及び横波減衰は、音響透過性能に対する影響が比較的小さいことを示している。
【００５１】
図１０は、適応度の大きな順に並べられた１００個の遺伝子から各遺伝子に含まれる横波速度と横波減衰の組合わせを抽出し、その横波速度を横軸に、その横波減衰を縦軸にしてプロットした図である。図１０に示すように、同期的に横波速度となりうる速度が現れてくる。このことからも、単一材料・単一厚の単板の音響透過入射角度別測定値からだけでは、物性の同定に少し無理があることが分かる。複数の層を積層してラバードームを構成する場合には、その分、誤差が大きくなるため、各層の横波速度及び横波減衰の物性値が同定されている必要がある。
【００５２】
上記において、遺伝的アルゴリズムを用いて、音響透過入射角度特性（測定値）に合うように上記４つの項目（上記（６）〜（９））の物性値を推定すると、図１０に示すように横波速度となりうる速度が周期的に複数現れるという結果は、今回実際に試行してみて初めて得られたものである。このように、単に遺伝的アルゴリズムを用いただけでは、横波速度及び横波減衰の物性値を同定するのは難しい。
【００５３】
そこで、本実施形態では、次の方法を用いて、横波速度及び横波減衰の物性値を含めた上記４つの物性値（上記（６）〜（９））を求めることとしている。即ち、単一材料からなり厚さの異なる複数の単板を用いて、それらの複数の単板のそれぞれに対して、音響透過損失入射角度特性を求め、それらの音響透過損失入射角度特性に基づいて、横波速度及び横波減衰の物性値を含めた上記４つの物性値（上記（６）〜（９））を求める。
【００５４】
ここで用いる複数の単板は、単一材料の繊維コートゴムであって、それぞれの厚さを６．０２ｍｍ、４．９２ｍｍ、６．９１ｍｍの単板とする。それらの３枚の単板に対して、上記図２と同様に、入射角度を変えて超音波を照射して透過損失（ｄＢ）を測定する。
【００５５】
図１１の左上の図は、厚さ６．０２ｍｍの単板に入射角度を変えて超音波を照射して透過損失（ｄＢ）を測定したときの測定結果を示している。図１１の右上の図は、同様に、厚さ６．９１ｍｍの単板に入射角度を変えて超音波を照射して透過損失（ｄＢ）を測定したときの測定結果を示している。同様に、図１１の左下の図は、厚さ４．９２ｍｍの単板に入射角度を変えて超音波を照射して透過損失（ｄＢ）を測定したときの測定結果を示している。
【００５６】
次に、上記と同様に、遺伝的アルゴリズムを用いて、上記４つの物性値（上記（６）〜（９））を求める。厚さの異なる複数の単板について遺伝的アルゴリズムを用いて解を得るに際しては、図１２に示すように、推定する物性値（（６）縦波速度、（７）横波速度、（８）縦波減衰、（９）横波減衰）の範囲は、複数の単板について共通とする。即ち、（６）縦波速度は、いずれも１５００−１７００（ｍ／ｓｅｃ）に設定され、（７）横波速度は、いずれも１００−５００（ｍ／ｓｅｃ）に設定され、（８）縦波減衰は、いずれも０．０−５．０（ｄＢ／ｃｍ）に設定され、（９）横波減衰は、いずれも０．０−１０．０（ｄＢ／ｃｍ）に設定される。
【００５７】
次に、図３で述べた方法と同様に、遺伝的アルゴリズムを用いて、上記４つの物性値（上記（６）〜（９））を求めるが、厚さの異なる複数の単板を用いて上記４つの物性値（上記（６）〜（９））を求めるに際してのＦｉｔｎｅｓｓ関数は、上述したＦｉｔｎｅｓｓ関数とは異なる。
【００５８】
図１３を参照して、厚さの異なる複数の単板を用いて上記４つの物性値（上記（６）〜（９））を求める場合のＦｉｔｎｅｓｓ関数について説明する。ここでは、Ｆｉｔｎｅｓｓ関数を求める対象の遺伝子に含まれる縦波速度がＡ1、横波速度がＢ1、縦波減衰がＣ1、横波減衰がＤ1であるとする。
【００５９】
まず、ステップＳ１に示すように、厚さ６．０２ｍｍの単板について縦波速度をＡ1、横波速度をＢ1、縦波減衰をＣ1、横波減衰をＤ1と仮定して鳥飼理論の計算式により求めた各入射角度毎の透過損失と、図１１の左上に示す測定値との差分αを求める。
【００６０】
次に、ステップＳ２に示すように、厚さ４．９２ｍｍの単板について縦波速度をＡ1、横波速度をＢ1、縦波減衰をＣ1、横波減衰をＤ1と仮定して鳥飼理論の計算式により求めた各入射角度毎の透過損失と、図１１の左下に示す測定値との差分βを求める。ステップＳ２とステップＳ１とでは、単板の厚さのみが異なり、上記４つの物性値は同じであるので、ステップＳ２でも、ステップＳ１と同じ遺伝子を対象とする。
【００６１】
次に、ステップＳ３では、厚さ６．９１ｍｍの単板について縦波速度をＡ1、横波速度をＢ1、縦波減衰をＣ1、横波減衰をＤ1と仮定して鳥飼理論の計算式により求めた各入射角度毎の透過損失と、図１１の右上に示す測定値との差分γを求める。ステップＳ３とステップＳ１、Ｓ２とでは、単板の厚さのみが異なり、上記４つの物性値は同じであるので、ステップＳ３でも、ステップＳ１及びＳ２と同じ遺伝子を対象とする。
【００６２】
次いで、ステップＳ４では、上記各差分α、β、γの二乗和を演算する。その演算値がＦｉｔｎｅｓｓ関数の値となる。その演算値が小さいほど、適応度は大きい。
【００６３】
他の遺伝子、又は次世代の遺伝子のＦｉｔｎｅｓｓ関数を求める際には、上記と同様に、その遺伝子に対応する縦波速度Ａn、横波速度Ｂn、縦波減衰Ｃn、横波減衰Ｄnに対して、上記ステップＳ１〜Ｓ４のフローでＦｉｔｎｅｓｓ関数を演算して、その遺伝子の適応度を評価する。
【００６４】
上記のようにして、ｎ個の遺伝子についての適応度をそれぞれ求め、適応度の高い順に上位１００個の遺伝子を求める。次に、図１４〜図１７に示すように、上位１００個の遺伝子に含まれるそれぞれの物性値（上記（６）〜（９））を、適応度の高い順に横軸に並ぶようにプロットする。
【００６５】
即ち、図１４は、適応度の大きな順に並べられた１００個の遺伝子のそれぞれから縦波速度のデータを抽出し、図１４の横軸上に沿って、当該遺伝子の適応度の大きな順番にプロットしたグラフである。図１５は、適応度の大きな順に並べられた１００個の遺伝子のそれぞれから横波速度のデータを抽出し、図１５の横軸上に沿って、当該遺伝子の適応度の大きな順番にプロットしたグラフである。図１６は、適応度の大きな順に並べられた１００個の遺伝子のそれぞれから縦波減衰のデータを抽出し、図１６の横軸上に沿って、当該遺伝子の適応度の大きな順番にプロットしたグラフである。図１７は、適応度の大きな順に並べられた１００個の遺伝子のそれぞれから横波減衰のデータを抽出し、図１７の横軸上に沿って、当該遺伝子の適応度の大きな順番にプロットしたグラフである。なお、図１８は、上位１００個の上記４つの物性値（上記（６）〜（９））の組合わせの適応度を示すグラフであり、縦軸のＦｉｔｎｅｓｓの値（Ｆｉｔｎｅｓｓ関数の演算値）が小さいほど、適応度が大きい。
【００６６】
単一の厚さの単板を対象として上記４つの物性値（上記（６）〜（９））を推定したときには、図７及び図９に示すように、横波速度及び横波減衰のそれぞれが、１つの解に収束しなかった。これに対し、異なる厚さの複数の単板を対象として上記４つの物性値（上記（６）〜（９））を推定したときには、図１５及び図１７に示すように、少なくとも適応度が上位２０位までの範囲では、横波速度と横波減衰とが、１つの解に収束している。このことから、横波速度と横波減衰の値を同定することができた。
【００６７】
上記において、単一の厚さの単板を対象としたときには、横波速度と横波減衰とが１つの解に収束しなかったのに対し、異なる厚さの複数の単板を対象としたときには、横波速度と横波減衰とが１つの解に収束した理由は、次の通りである。
【００６８】
図１０に示したように、単一の厚さの単板においては、横波速度と横波減衰の関係をプロットすると、周期性を有して、横波速度となり得る速度が複数現れていたため、横波速度を同定することができなかった。これに対して、仮に、厚さの異なる複数の単板の１枚ずつについて、それぞれ図３のフローを実行して適応度が上位の遺伝子を求め、それらの遺伝子に含まれる横波速度と横波減衰の関係を図１０と同様にプロットすると、図１９のように、厚さの異なる単板毎に３つのグラフが得られる。
【００６９】
図１９の３つのグラフを単独で評価すると、図１０と同様に、周期性を有して横波速度となり得る速度が複数現れるため、横波速度を同定することができない。しかし、単板の厚さが異なっても同じ物性値（この場合は横波速度）を有することに着目して、図１９の３つのグラフを総合的に評価すると、いずれのグラフにおいても横波速度が３００（ｍ／ｓｅｃ）のところで横波速度となり得る速度が共通して現れており、この値がその単板の真の横波速度であることが分かる。図１３において、厚さの異なる複数の単板のそれぞれの計算値と測定値との差分を総合的に評価して適応度を求める手法は、図１９を参照して説明した厚みの異なる単板の総合的判断と、その技術的意味において共通している。
【実施例２】
【００７０】
（第２実施形態）
次に、本発明の物性推定方法の第２実施形態について説明する。本実施形態では、ゴムに繊維層が含まれている繊維入りゴムの物性値を推定する。繊維層は、主に十分な強度を確保する目的で使用される。
【００７１】
繊維層を含まないゴム単体の密度ρと音速ｃの積は、海水の密度ρと音速ｃの積と近い値であり、ゴム単体と海水の固有インピーダンスが近いため、ゴム単体と海水との界面においては、超音波の反射が比較的少ない。一方、繊維入りゴムの場合には、密度ρも音速ｃも海水に比べて大きく、固有インピーダンスが大きく異なるため、繊維入りゴムと海水との界面においては、超音波の反射が大きくなり、音響透過損失が大きくなる。繊維入りゴムを用いて、ラバードームを製造する場合、正確な音響透過損失を求めるには、繊維入りゴムについての物性を正確に推定する必要がある。
【００７２】
繊維入りゴムは、異方性があるために縦置きと横置きとでは、音響透過損失が異なる。ここで、縦置きとは、図２０の左側に示すように、繊維（糸）をすだれ状に置いた状態であり、横置きとは、図２０の右側に示すように、繊維をブラインド状に置いた状態である。図２１に示すように、横置きの場合には、入射角度により繊維の投影面積が大きくなり、繊維層の影響を強く受ける。異方性を持つ超音波透過理論は無いため、縦置き・横置きで別々に物性を求める。最終的な目的は、これらの物性値を用いて、ソナードーム音響透過の最適設計を行うことである。
【００７３】
まず、図２２を参照して、縦置きの場合の繊維入りゴム層の上記４つの物性値（上記（６）〜（９））の推定について説明する。ここで、測定対象のゴムは、５つの層から構成されている。第１層は、既知のゴム層（内外層ゴム）である。第２層は、既知の接着層である。第３層は、ここで物性値が推定対象となる繊維入りゴム層であり、縦置きに配置される。第４層は、既知の接着層である。第５層は、既知のゴム層（内外層ゴム）である。第２層は、第１層と第３層を接着させるための層であり、第４層は、第３層と第５層を接着させるための層である。
【００７４】
上記において、既知のゴム層（第１層及び第５層）及び既知の接着層（第２層及び第４層）は、それぞれ単板（単一層）の状態で、上記単板の物性値推定方法（図３、図１３等）により、予め上記４つの物性値（上記（６）〜（９））が推定されている。
【００７５】
図３に示すフローに従って、第３層の繊維入りゴムの上記４つの物性値（上記（６）〜（９））を推定する。第３層の繊維入りゴムは、実際には、ゴムの部分と繊維の部分から構成されるが、ここでは、全体が均一な均一層であるとみなして上記４つの物性値（上記（６）〜（９））を求める。この場合のＦｉｔｎｅｓｓ関数は、以下の通りである。
【００７６】
各遺伝子には、第３層の繊維入りゴムの上記４つの物性値（上記（６）〜（９））の候補を示すデータが含まれている。各遺伝子に含まれる上記４つの項目（上記（６）〜（９））の値、及び第３層の繊維入りゴムの既知の条件の値（上記（１）〜（５））と、既知のゴム層及び既知の接着層のそれぞれの既知の条件の値（上記（１）〜（９））と、図２に示す各入射角度（０、５、１０、１５…６０°）を上記鳥飼理論の計算式（数１）に代入し（数２）を用いて、各入射角度毎の透過率Ｄを求める。その透過率Ｄを所定の計算式を用いて透過損失（ｄＢ）に変換する。この計算により求めた各入射角度毎の透過損失と、図２２の各入射角度毎の測定結果（平均透過損失（ｄＢ））との差がＦｉｔｎｅｓｓ関数の値である。各遺伝子に対してＦｉｔｎｅｓｓ関数を求め、上記差が小さいものがＦｉｔｎｅｓｓ（適合度）が大きい遺伝子とされる。
【００７７】
所定個の遺伝子の中で適応度が最も高い遺伝子に含まれる上記４つの物性値（上記（６）〜（９））が、第３層の繊維入りゴムの上記４つの物性値（上記（６）〜（９））であると推定される。図２２に示すように、第３層の繊維入りゴムの上記４つの物性値（上記（６）〜（９））は、縦波速度が１４４８．３（ｍ／ｓｅｃ）、横波速度が４２２（ｍ／ｓｅｃ）、縦波減衰が２．１０５０（ｄＢ／ｃｍ）、横波減衰が８．０２６２（ｄＢ／ｃｍ）であると推定される。また、図２２のグラフを見ると、この上記４つの物性値（上記（６）〜（９））の推定値（最も適応度の高い遺伝子に対応）を上記鳥飼理論の計算式（数１）に代入し（数２）を用いて、各入射角度毎の透過率Ｄを求めたときの計算値と、測定値とは概ね一致していることが分かる。
【００７８】
次に、図２３を参照して、横置きの場合の繊維入りゴム層の上記４つの物性値（上記（６）〜（９））の推定について説明する。ここで、測定対象のゴムは、原則として上記縦置きの場合に用いたものと同じものを使用し、物性値が推定対象となる第３層の繊維入りゴム層が横置きに配置されている点のみが異なっている。
【００７９】
上記の縦置きの場合と同様に、図３に示すフローに従って、第３層の横置きの繊維入りゴムの上記４つの物性値（上記（６）〜（９））を推定する。その推定に際して用いるＦｉｔｎｅｓｓ関数は、上記の縦置きの場合と同様である。そのＦｉｔｎｅｓｓ関数の演算結果に基づいて、各遺伝子の適応度が評価され、所定個の遺伝子の中で適応度が最も高い遺伝子に含まれる上記４つの物性値（上記（６）〜（９））が、第３層の横置きの繊維入りゴムの上記４つの物性値（上記（６）〜（９））であると推定される。
【００８０】
図２３に示すように、第３層の横置きの繊維入りゴムの上記４つの物性値（上記（６）〜（９））は、縦波速度が１６４７．４（ｍ／ｓｅｃ）、横波速度が９６０．２（ｍ／ｓｅｃ）、縦波減衰が６．９７６０（ｄＢ／ｃｍ）、横波減衰が２５．６３１３（ｄＢ／ｃｍ）であると推定される。また、図２３のグラフを見ると、この上記４つの物性値（上記（６）〜（９））の推定値（最も適応度の高い遺伝子に対応）を上記鳥飼理論の計算式（数１）に代入し（数２）を用いて、各入射角度毎の透過率Ｄを求めたときの計算値と、測定値とは概ね一致していることが分かる。
【００８１】
以上のようにして、同じ繊維入りゴムの上記４つの物性値（上記（６）〜（９））を、その配置状態（繊維入りゴムの繊維が配列される向き）毎に別々に推定することで、実際の音響透過の最適設計に役立てることができる。
【００８２】
なお、上記においては、繊維入りゴムの上記４つの物性値（上記（６）〜（９））の推定に際して、繊維入りゴム以外のゴム層及び接着層のそれぞれの物性値を予め求めておき、繊維入りゴムの上記４つの物性値（上記（６）〜（９））のみが未知の状態にした上で、その未知の繊維入りゴムの上記４つの物性値（上記（６）〜（９））の候補の組合わせを一つの遺伝子として構成して、遺伝的アルゴリズムを実行していた。
【００８３】
上記方法に代えて、測定対象の５層からなるゴムを単一層とみなして、上記４つの物性（上記（６）〜（９））を同定することができる。即ち、５層からなるゴム全体を単一層とみなして、厚さ（上記（４））及び密度(上記（５）)を予め求めておき、５層からなるゴム全体についての上記４つの物性値（上記（６）〜（９））の候補の組合わせを一つの遺伝子として構成して、遺伝的アルゴリズムを実行することができる。
【００８４】
また、上記においては、繊維入りゴムを構成する複数の層のうち繊維層が一層のみの場合であったが、繊維層が複数ある場合についても上記と同様にして、上記４つの物性（上記（６）〜（９））を同定することができる。
【００８５】
更に、繊維入りゴムのように異方性を持つ材料の物性を同定するに際しては、入射角毎に異なる物性を持つものとして扱うことができる。例えば、繊維入りゴムの場合、入射角によって音速が変わる可能性が高い。従って、全入射角に対して同一物性とするのではなく、例えば[１]入射角が０〜２０°までの物性、[２]入射角が２１〜４０°までの物性、[３]入射角が４１〜６０°までの物性と区別して、物性を求めてもよい。その場合、具体的には、図２２又は図２３のグラフにおいて、全ての入射角において測定値と一致するような単一の物性値を求めるのではなく、例えば上記[１] 〜[３]のそれぞれの範囲で測定値に一致するような物性値をそれぞれ求めるようにすればよい。
【実施例３】
【００８６】
（第３実施形態）
次に、本発明の音波透過体の最適設計方法の一実施形態を第３実施形態として説明する。
【００８７】
第３実施形態では、上記第１又は第２実施形態で同定した物性値と用いて、ラバードーム（ソナードーム）の水中超音波透過最適設計を行う。上記第１又は第２実施形態において説明したように、鳥飼理論による積層板音響透過計算に必要な物性値が求まることが分かった。本実施形態では、その求めた物性値に基づいて、各層の材質及び各層の厚さを遺伝的アルゴリズムを用いて水中音響透過要求性能を満足する組合わせを得る。
【００８８】
以下に、遺伝的アルゴリズムを用いて、ラバードームを構成する各層の材質及び各層の厚さの最適化を行う方法について説明する。
【００８９】
まず、図２４に示すように、最適化設計に用いる材料の物性を登録しておく。
即ち、データベース（図示せず）に対し、材料毎にデータファイルを作成し、そのそれぞれのデータファイル内に当該材料の各種物性を登録する。図２４は、その各種物性の登録時に使用するコンピュータ画面である。
【００９０】
図２４の左側は、データベースに登録されているデータファイルの一覧を示している。そのデータファイルの一覧において、「内外層ゴム−Ａ」は、内外層ゴムという名称のゴムに入射波がＡｋＨｚで入射される場合を意味し、「内外層ゴム−Ａ＋８０」は、同じく内外層ゴムという名称のゴムに入射波が（Ａ＋８０）ｋＨｚで入射される場合を意味している。
【００９１】
即ち、同じゴムであっても入射される入射波の周波数によって異なった物性を有することから、異なったデータファイル（材料物性ファイル）として登録される。また、「Ｐ１−ｈ−Ａ」は、Ｐ１という名称の繊維入りゴムが縦置きにされ入射波がＡｋＨｚで入射される場合を意味する（ｈが縦置きを示し、ｗが横置きを示す）。
【００９２】
図２４の右側には、各データファイルに登録されるべき内容が示されている。ここでは、「Ｐ８−ｈ−Ａ」のデータファイルが選択され、そのデータファイルには、その材料の名前が「Ｐ８−ｈ−Ａ」である旨と、その材料に入射される入射波の周波数がＡｋＨｚである旨と、その材料の上記４つの物性値（上記（６）〜（９））、即ち、縦波速度、横波速度、縦波減衰、横波減衰の各値が登録される。また、ここで、「密度（ｇ／ｃｍ3）」の値は、入射波の周波数により変わるものではなく、Ｐ８−ｈという名称のゴムであれば同じであるが、上記４つの物性値（上記（６）〜（９））は、入射波の周波数によって異なる。
以上のように、ここでは、図２４の左側のデータファイル一覧のそれぞれのデータファイルに、図２４の右側に示す情報が登録される。
【００９３】
上記のように、最適化設計に用いる材料の物性の登録がなされた後に、最適化条件（制約条件）を入力する。以下では、図２５に示すように、７層からなるラバードームを最適設計する場合を想定して説明する。
【００９４】
まず、図２６に示すように、ラバードームを構成する層数をコンピュータ上に設定する。ここでは、７層に設定するとする（図２７参照）。
次に、図２７に示すように、各層で使用する材料のデータファイルを選択し、かつその層の厚みの範囲をコンピュータ上に設定する。図２７の画面例では、ラバードームは７層で構成される旨と、そのうちの第１層（図２５の符号（１））で使用する材料物性のファイルが内外層ゴム−Ａ＋８０である旨と、その第１層の厚みの範囲が２−４ｍｍであることが示されている。
【００９５】
次に、図２８に示すように、各層で繊維入りゴムを使用する場合には、厚さは固定値の状態で、複数種類の物性材料の候補をコンピュータ上に設定することができる。図２８の画面例では、上記７層のうちの第２層（図２５の符号（２））は、厚みは固定値（例えば１ｍｍ）の条件の下で、いずれも横置きの６種類の繊維入りゴムを候補として設定したことが示されている。
【００９６】
各層は、図２７に示すように、複数の厚さの候補を設定し、その候補の中から厚みの最適解を求めるように設定することもできるし、図２８に示すように、異なる材料物性の繊維入りゴムの候補を設定し、その候補の中から材料物性の最適解を求めることもできる。上記と同様に、図２２で設定した全ての層（上記例では７層）のそれぞれに対して、厚さ又は物性材料のいずれを最適化するかを設定する。
【００９７】
また、図２８の例と異なるが、繊維が入っていないゴム単体が当該層で使用される場合にも、複数の材料物性の候補を設定し、その中から最適な材料物性が選択されるように設定されることができる。
【００９８】
次に、図２９に示すように、最適化設計対象のラバードームで求められる目標透過損失をコンピュータ上に設定する。ここでは、ラバードームを構成する各層の厚み又は材料物性の最適化が行われる際の制約条件の一つとして、ラバードーム全体で求められる透過損失が設定される。その設定に際しては、入射角度毎に求められる透過損失が設定される。各層の厚み又は材料物性の最適化に際しては、全ての入射角度において、それぞれ設定された透過損失よりも少ない透過損失となるように、最適化が行われる。各入射角度毎の透過損失がＦｉｔｎｅｓｓ関数であり、それらの透過損失が小さいほど、適応度が高いという評価がなされる。
【００９９】
次に、図３０に示すように、遺伝的アルゴリズムの演算条件をコンピュータ上に設定する。まず、入射波の周波数はＡ＋８０（ｋＨｚ）に設定され、入射波の海水音速は１４５０（ｍ／ｓｅｃ）に設定され、海水の密度は１（ｇ／ｃｍ3）に設定される。また、層数は、７に設定される。第１層及び第３層のそれぞれでは、使用する材料物性はそれぞれ、内外層ゴム−Ａ＋８０、繊維コートゴム−Ａ＋８０に固定された状態で、その厚みが２−４ｍｍの範囲、０−１ｍｍの範囲で最適化が図られる。第２層では、厚みは１ｍｍに固定された状態で、６つの横置きの繊維入りゴムの材料物性の候補の中から最適化が図られる。
【０１００】
なお、入射波の設定された周波数（Ａ＋８０ｋＨｚ）に対応して、各層の材料物性は、いずれもＡ＋８０ｋＨｚのものが選択されている（図２８の「使用する材料物性ファイル名」参照）。また、図３０において「未知数の数」は、最適化すべき項目の数であり、本例では、７層のそれぞれについて、厚み又は使用する材料物性のいずれか一つの項目が最適化されるため、未知数は合計で７に設定されている。
【０１０１】
また、図３０に示すように、遺伝的アルゴリズムの実行条件が選択される。図３で説明したように、選択方法は、ルーレット方式、ルーレット方式＋エリート戦略、トーナメント方式のいずれか一つから選択される。交叉方式は、１点交叉又は２点交叉のいずれかから選択される。コーディングは、バイナリ・コーディング、グレイ・コーディングのいずれかから選択される。また、集団サイズ（初期集団の数）、変数のビット数、交叉の確率、突然変異の確率、世代数の上限、試行回数等が設定される。
【０１０２】
上記のような手順に従い、図２５に示す構造条件及び以下の制約条件（最適化条件１）の下で、遺伝的アルゴリズムを用いて最適化演算を行う。
第１層（図２５の符号（１））：カバーゴム：２〜４ｍｍ
第２層（図２５の符号（２））：繊維層（コートゴム＋繊維横置き）：１ｍｍ。６サンプルから選択。
第３層（図２５の符号（３））：コートゴム：０〜１ｍｍ
第４層（図２５の符号（４））：繊維層（コートゴム＋繊維縦置き）：１ｍｍ。７サンプルから選択。
第５層（図２５の符号（５））：コートゴム：０〜１ｍｍ
第６層（図２５の符号（６））：繊維層（コートゴム＋繊維横置き）：１ｍｍ。６サンプルから選択。
第７層（図２６の符号（７））：カバーゴム：１〜２ｍｍ
【０１０３】
上記制約条件（最適化条件１）の下で、最適化演算を行ったときの最適解を図３１に示す。図３１の「最適設計」の欄に示すように、第１層は２．０２６ｍｍ、第２層はＰ８横置きと称する物性材料、第３層は０ｍｍ、第４層はＰ８縦置きと称する物性材料、第５層は０ｍｍ、第６層はＰ８横置きと称する物性材料、第７層は２ｍｍ、の組合わせが最適解とされた。ここで、最適解との比較をするために、図３１の「厚さ最小」の欄に、選択可能な厚さの範囲の中から最小値が選択され、厚さが固定の第２、第４及び第６層では、単体で最も音響性能の良い繊維層が選択されている。
【０１０４】
図３２には、最適設計（上記最適解）の各値を鳥飼理論の計算式に代入して求めた各入射角毎の透過損失を示す曲線が実線で示されている。この実線は、図２９の目標透過損失を上回る性能を示している。また、各層の厚さを最小にしたときの各値（図３１の「厚さ最小」の各値）を鳥飼理論の計算式に代入して求めた各入射角毎の透過損失を示す曲線が二点鎖線で示されている。これらの比較から分かるように、各層の厚さが薄いほど、音響透過性能が良いわけではない。
【０１０５】
また、図２５に示す構造条件であるという点は上記と同じであるが、上記の最適化条件１とは異なる以下の最適化条件２の下で、遺伝的アルゴリズムを用いて最適化演算を行う。最適化条件２では、最適化条件１よりも遺伝的アルゴリズムの実行範囲を拡大している。
第１層（図２５の符号（１））：カバーゴム：１〜１０ｍｍ
第２層（図２５の符号（２））：繊維層（コートゴム＋繊維横置き）：１ｍｍ。６サンプルから選択。
第３層（図２５の符号（３））：コートゴム：０〜５ｍｍ
第４層（図２５の符号（４））：繊維層（繊維縦置き）：１ｍｍ。７サンプルから選択。
第５層（図２５の符号（５））：コートゴム：０〜５ｍｍ
第６層（図２５の符号（６））：繊維層（繊維横置き）：１ｍｍ。６サンプルから選択。
第７層（図２５の符号（７））：カバーゴム：１〜１０ｍｍ
【０１０６】
上記最適化条件２の下で、最適化演算を行ったときの最適解を図３３に示す。図３３の「ＧＡ実行範囲を広げた最適設計」の欄に示すように、第１層は２．６４１ｍｍ、第２層はＰ８横置きと称する物性材料、第３層は０ｍｍ、第４層はＰ８縦置きと称する物性材料、第５層は０ｍｍ、第６層はＰ８横置きと称する物性材料、第７層は２．３９８ｍｍ、の組合わせが最適解とされた。ここで、最適解との比較をするために、図３３の「厚さ最小」の欄に、選択可能な厚さの範囲の中から最小値が選択され、厚さが固定の第２、第４及び第６層では、単体で最も音響性能の良い繊維層が選択されている（図３１の「厚さ最小」と同じ）。
【０１０７】
図３２には、最適化条件２の下での上記最適解の各値を鳥飼理論の計算式に代入して求めた各入射角毎の透過損失を示す曲線が一点鎖線で示されている。この一点鎖線は、図２９の目標透過損失を上回る性能を示している。また、各層の厚さを最小にしたときの各値（図３１の「厚さ最小」の各値）を鳥飼理論の計算式に代入して求めた各入射角毎の透過損失を示す曲線が二点鎖線で示されている。最適化条件を広げて最適化を行った場合においても、これらの比較からも分かるように、各層の厚さが薄いほど、音響透過性能が良いわけではない。
【０１０８】
なお、上記各実施形態においては、ゴムを用いてソナードームを構成する例について説明したが、ＦＲＰを用いてソナードームを構成することもできる。この場合には、ゴムと同様に、ＦＲＰの物性を推定し、その厚み又は材質の最適化を実現することができる。また、上記各実施形態においては、ソナードームを例に説明したが、本発明は、特に水中での、音響透過性能が要求されるものであれば、広く適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
以上のように、本発明にかかる物性推定方法は、例えばソナードームのような水中音響透過性能が要求されるものの最適設計に有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】図１は、本発明の物性推定方法の第１実施形態で使用する多層板計算条件を説明するための図である。
【図２】図２は、本発明の物性推定方法の第１実施形態で使用する音響透過入射角度特性測定値を示す図である。
【図３】図３は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における遺伝的アルゴリズムの流れを示すフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における遺伝的アルゴリズムの遺伝子を説明するための図である。
【図５】図５は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における遺伝的アルゴリズムの実行結果を示すグラフである。
【図６】図６は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における縦波速度に関する遺伝的アルゴリズムの実行結果を示すグラフである。
【図７】図７は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における横波速度に関する遺伝的アルゴリズムの実行結果を示すグラフである。
【図８】図８は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における縦波減衰に関する遺伝的アルゴリズムの実行結果を示すグラフである。
【図９】図９は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における横波減衰に関する遺伝的アルゴリズムの実行結果を示すグラフである。
【図１０】図１０は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における遺伝的アルゴリズムの実行結果において横波速度と横波減衰との相関を示すグラフである。
【図１１】図１１は、本発明の物性推定方法の第１実施形態で使用する他の音響透過入射角度特性測定値を示す図である。
【図１２】図１２は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における遺伝的アルゴリズムの最適化条件を説明するための図である。
【図１３】図１３は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における遺伝的アルゴリズムの評価関数を説明するためのフローチャートである。
【図１４】図１４は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における縦波速度に関する遺伝的アルゴリズムの実行結果を示すグラフである。
【図１５】図１５は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における横波速度に関する遺伝的アルゴリズムの実行結果を示すグラフである。
【図１６】図１６は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における縦波減衰に関する遺伝的アルゴリズムの実行結果を示すグラフである。
【図１７】図１７は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における横波減衰に関する遺伝的アルゴリズムの実行結果を示すグラフである。
【図１８】図１８は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における遺伝的アルゴリズムの実行結果を示すグラフである。
【図１９】図１９は、本発明の物性推定方法の第１実施形態における遺伝的アルゴリズムの実行結果において横波速度と横波減衰との相関を示す模式的なグラフである。
【図２０】図２０は、本発明の物性推定方法の第２実施形態における繊維入りゴムの縦置きと横置きを説明するための図である。
【図２１】図２１は、本発明の物性推定方法の第２実施形態における繊維入りゴムの縦置きと横置きの音響透過特性を示すグラフである。
【図２２】図２２は、本発明の物性推定方法の第２実施形態における繊維入りゴムの縦置きの場合の遺伝的アルゴリズムの実行結果を示すグラフである。
【図２３】図２３は、本発明の物性推定方法の第２実施形態における繊維入りゴムの横置きの場合の遺伝的アルゴリズムの実行結果を示すグラフである。
【図２４】図２４は、本発明の音波透過体の最適設計方法の第３実施形態における材料物性のコンピュータ登録画面を示す図である。
【図２５】図２５は、本発明の音波透過体の最適設計方法の第３実施形態における音波透過体の構造を示す側断面図である。
【図２６】図２６は、本発明の音波透過体の最適設計方法の第３実施形態における最適化条件を入力するコンピュータ画面を示す図である。
【図２７】図２７は、本発明の音波透過体の最適設計方法の第３実施形態における他の最適化条件を入力するコンピュータ画面を示す図である。
【図２８】図２８は、本発明の音波透過体の最適設計方法の第３実施形態における他の最適化条件を入力するコンピュータ画面を示す図である。
【図２９】図２９は、本発明の音波透過体の最適設計方法の第３実施形態における他の最適化条件を入力するコンピュータ画面を示す図である。
【図３０】図３０は、本発明の音波透過体の最適設計方法の第３実施形態における遺伝的アルゴリズムの演算条件を入力するコンピュータ画面を示す図である。
【図３１】図３１は、本発明の音波透過体の最適設計方法の第３実施形態における最適化条件を示す図である。
【図３２】図３２は、本発明の音波透過体の最適設計方法の第３実施形態における遺伝的アルゴリズムの実行結果を示すグラフである。
【図３３】図３３は、本発明の音波透過体の最適設計方法の第３実施形態における他の最適化条件を示す図である。
【図３４】図３４は、ラバードームを説明するための模式図である。
【符号の説明】
【０１１１】
１  水上艦
２  ソナー
３  ラバードーム
【図１】
0004604477.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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