学部生向け研究室配属情報 / Lab. Info. for Undergraduate Students

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当研究室では,意欲ある学生さんを待っています。2023年度配属予定者版はこれから整備予定です。
新学年まであと115日です!

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Information for FST Green Engineering Course Students

This laboratory is aiming at the optimal design of social infrastructure to transport energy, passenger and goods by means of electrical engineering.

Leaflet is available. (updated on 2022/06/07)
Leaflet on Scrapbox suitable for browsing from smartphones.

We welcome your visit before deciding the lab you will join. Please ask Prof. Miyatake directly or via e-mail. You can find the e-mail address from the leaflet above. Prof. Miyatake will arrange time to talk with you via Zoom.
You can also refer to the page of research information.

3年次リサーチトライアルについて

現在,本研究室では,他の研究室の倍近い20人以上の学生が在籍しています。収容力も限界なうえ,これ以上学生が増えると指導も行き届かなくなります。また,宮武は学内外の業務も多数抱えており,少なくとも2022年度末まではこの状況が続きそうです。このため,新たに3年生を受け入れても,十分な教育効果を上げられないことを懸念し,参加見送りとさせて頂きました。何卒ご理解のほど,宜しくお願いします。

日本語コース 配属希望者向け説明会等

Moodle 臨時コースにて,前年度の合同説明会に使用したスライドを公開しています。コース登録が必要ですが,パスコードは使用していないので,ご利用ください。120日経ったら自動的に登録が削除されるので,必要に応じて再登録して下さい。

2023年度配属者向け説明会・見学会等は,次の通りです。Zoom ID はLOYOLA掲示をご覧下さい。
  • 2023年1月13日(金) 11:00-12:30
    電力系5研究室合同説明会 (高尾研・中村研・谷貝研・坂本研・宮武研)
    ※現在調整中のため変更の可能性あり,1〜2年生の参加は不可能
  • 2023年1月16日(月) 17:20-18:05
    研究室個別見学会,研究室学生への質問も行える予定
    ※ 参加者は3-241A室集合
    ※ 学科の1〜2年生も参加可 (3年優先,事前予約不要)

その他の日時での早期の見学等(原則オンライン)希望は,個別にご相談下さい。

研究室バーチャルツアー動画 2020/12/08更新
コロナで研究室見学が難しいために作りました。内容はショボいです。期待しないで下さい。また,少々自虐的なテイストに仕上げてあります。2021年に机や椅子を順次更新中のため,動画よりも新しいものが入りつつあります。

研究内容

エネルギー・人・物を運ぶ社会インフラを電気工学で最適にデザインする研究室です。

学内3年次生向けパンフレット2023年度版 2022/09/28更新
後日学科で配布するものより高解像度です
Scrapbox版: スマホ等の閲覧に向いています

その他,公式の 研究概要紹介研究テーマ・プロジェクト例などをご覧下さい。平易な資料としては,オープンキャンパス時の体験授業用資料なども参考になります。

以下の資料は学内から,又は本学のVPN接続でしか閲覧できません。また,学外者への二次配布はお断りします。

  • 鉄道サイバネシンポジウム 大学研究室紹介パネル 2022年度版
  • 受験生向け冊子「学びの魅力」2015年度版の記事
  • 上智新聞 2016年10月号 寄稿
  • その他…

2022年度 4年生用の研究キーワード (暫定)

分野毎の研究テーマで想定されるキーワードの例は次の通りです。なお,分野間の垣根は低く,2〜3分野に跨った研究テーマ設定も有り得ます。
  • 省エネと利便性を高い次元でバランスさせる鉄道運行システム
    キーワード
    : 省エネルギー / ピーク電力削減 / 旅客サービス / 旅行時間 / 列車ダイヤ / MaaS (Mobility as a Service) / ATO(自動運転) / DAS(運転支援) / 信号保安システム / 列車制御 / 運行管理 / 数理最適化 / 最適制御 / 運行のロバスト性 / 災害へのレジリエンス / 電力供給制限 / IoT(モノのインターネット)応用 / AI(人工知能)応用 / 機械学習 / 強化学習 / デジタルツイン
    "Railway Operation Systems to Balance the Energy Efficiency and Passenger Utility"
    Keywords
    : Energy saving / Peak power shaving / Passenger utility / Trip time / Train Timetable / MaaS (Mobility as a Service) / ATO (Automatic Train Operation) / DAS (Driver Advisory System) / Signalling system / Train ontrol / Operation control / Mathematical optimization / Optimal control / Robstness in operation / Resilience against disasters / Power supply limitation / Applied IoT (Internet of Things) / Applied AI (Artificial Intelligence) / Machine learning / Reinforcement learning / Digital twin
  • 路面電車・地方鉄道・途上国鉄道への適用を目指した架線レス公共交通システム
    キーワード
    : 電化・非電化 / 回生ブレーキ / 給電方式 / 車載蓄電池 / ハイブリッド鉄道車両 / 燃料電池鉄道車両 / エネルギーマネジメント / 急速充電装置 / 大容量ワイヤレス給電 / 架線レス鉄道 / コイル位置ずれ補償 / 電力変換効率 / 結合係数 / 開発途上国 / インフラ / 貧困と教育 / 文理融合
    "Catenary-free Public Transportation Systems to Apply to Light Rail Transit and Railways for Local Area and Developing Countries"
    Keywords
    : Electrification / Regenerative braking / Types of electrification / Onboard energy storage / Hybrid rail vehicle / Fuel cell rail vehicle / Energy management / Fast charging facility / Wireless power transfer / Catenary-free railway / Coil misalignment compensation / Power conversion efficiency / Coupling coefficient / Developing country / Infrastructure / Poverty and education / Interdisciplinary study
  • クリーンなエネルギー発生・輸送システムとその解析
    キーワード
    : 再生可能エネルギー / 太陽光発電 / 振動・騒音発電 / 熱電発電 / エネルギーハーベスティング(環境発電)/ 回路構成 / 最大電力追従制御 / IoT(モノのインターネット)機器 / 最適化手法応用 / 電気鉄道用"き電"回路解析シミュレータ(直流及び交流) / 地上蓄電池
    "Clean Energy Generation and Transmission and Its Analysis"
    Keywords
    : Renewable energy / Photovoltaic generation / Vibration and noise generation / Thermalelectric generation / Energy harvesting / Circuit configuration / Maximum power point tracker / IoT (Internet of Things) / Applied optimization methods / Simulator for DC and AC traction power feeding system / Stationary energy storage

他学科・他コースからの希望について

▲他学科

他学科(物質生命,情報理工)の人も,枠は1名だけですが受入を積極的に考えています。特に,情報理工学科の社会情報分野は,本研究室の内容とは意外に近いと思います。お気軽にご相談下さい。
<これまで情報理工学科から2名受入実績あり>

▲機能創造 他コース

本研究室は電気・電子工学コース所属の学生に最適ですが,一部テーマは電気の知識をあまり使わないため,機械工学コースや物理学コースでも十分対応可能です。お気軽にご相談下さい。
<これまで機械工学コースから2名受入実績あり>

研究室に配属されるまでに学んで欲しいこと

詳細を研究室のお勧め科目にまとめました。
本研究室は,電気電子工学の枠に必ずしも捉われない研究テーマがあります。可能なテーマは限られますが,電気電子工学の科目をあまり履修していなくても,研究の遂行は不可能ではありません。そのためには,フーリエ解析,数値計算,制御,数理計画などの分野をしっかりと学んでおくのがコツです。

研究室の多くの人が MATLAB/Simulink を使用します。この度,公式に全ての上智の学生が無料で自宅等のPCにも MATLAB/Simulink をインストールできるようになりました。研究室に入る前に使い方に慣れておくとスムーズです。

「システム解析の基礎」を履修していない人,オープンコースウェアで自習しましょう。武藤先生(現 名誉教授)の講義動画です。

研究室に配属されてから…

▲導入教育

電気工学の知識だけでなく,制御工学,プログラミング技術,数理的最適化法などの知識が必要です。私の大学院科目「電気エネルギー管理と制御」が非常に良い導入教育です。配属された人すべてに,これを聴講してもらいます。一部は,坂本研究室と合同です。また,計算機や実験装置の利用方法の講習を行う予定です。

▲テーマ選び

テーマは最初から具体的に与えられるのではなく,議論しながら徐々に絞っていきます。適切なテーマ選びには,基礎段階での努力が不可欠です。

FAQ (Frequently Asked Questions)

研究室配属に関係した FAQ を用意しました。
( Last updated : 21/12/26 (Sun) )

問い合わせ先

問い合わせフォーム / Inquiry Form
メールによる質問・見学の申込等:m (at) miyatake.main.jp
※ダミーアカウントのため,返信は別アドレスになります