三島 望 (ミシマ ノゾム)

MISHIMA Nozomu

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所属

大学院理工学研究科  共同サステナブル工学専攻 

研究分野・キーワード

設計工学,環境配慮設計,品質工学,価値工学

出身大学 【 表示 / 非表示

  • 1982年04月
    -
    1986年03月

    東京大学   工学部   卒業

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • 1986年04月
    -
    1988年03月

    東京大学  工学系研究科  修士課程  修了

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 東京大学 -  博士(工学)

職務経歴(学内) 【 表示 / 非表示

  • 2022年04月
    -
    継続中

    秋田大学   大学院理工学研究科   共同サステナブル工学専攻   教授  

  • 2016年04月
    -
    2022年03月

    秋田大学   大学院理工学研究科   共同ライフサイクルデザイン工学専攻   教授  

専門分野(科研費分類) 【 表示 / 非表示

  • 環境技術・環境負荷低減

 

学位論文 【 表示 / 非表示

  • 構造構成要素の変形を考慮した工作機械の概念設計支援に関する研究

    三島 望

      2006年09月

    単著

論文 【 表示 / 非表示

  • Exploring the optimal reverse supply chain for e-waste treatment under Chinese government subsidy

    Wang J.

    Waste Management ( Waste Management )  137   128 - 138   2022年01月

    ISSN:0956053X

    DOI

  • Machine Recognition of ICs in Recycling Process of Small-sized Electronics

    Zizhen Liu, Nozomu Mishima

    Proceedings of Ecodesgin2021     2021年12月  [査読有り]

    国内共著

  • Resource Efficiency Quantification of a Long-life Product Considering Service Activities through Lifecycle -Using Japanese K-Car as a case study-

    Nozomu Mishima, Zhenxing Zhang

    Proceedings of Ecodesgin2021     2021年12月  [査読有り]

    国内共著

  • Quantification of user's preference on product shapes using automobile as a case study

    Mishima N.

    Advances in Transdisciplinary Engineering ( Advances in Transdisciplinary Engineering )  16   547 - 555   2021年10月

    ISBN:9781614994398

    DOI

  • Closed-loop supply chain under different channel leaderships: considering different deposit–refund systems practically applied in China

    Juntao Wang, Wenhua Li, Mishima Nozomu, Tsuyoshi Adachi

    Journal of Material Cycles and Waste Management   23 ( 3 ) 1765 - 1776   2021年05月  [査読有り]

    国際共著

    DOI

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学会等発表 【 表示 / 非表示

  • 深層学習を用いたアーク溶接過程における溶接挙動の良否認識に関する研究

    劉 子甄, 瀬渡 直樹, 栗田 恒雄, 松本 光崇, 三島 望

    精密工学会学術講演会講演論文集  2022年03月  -  2022年03月    公益社団法人 精密工学会

    <p>本報では、アーク溶接過程における溶接挙動の良否を、深層学習を用いた画像認識により分類し、溶接状態を判断/制御する方法を提案する。本研究では、半自動アーク溶接プロセス中、各種挙動の画像を用いた学習を行い、良好/不良な挙動を自動的に認識できるAIを構築し、有効性を検証するための実験を行った。それにより、より効率的に溶接挙動を評価し、溶接技術教育や安定な自動溶接の支援などを行う。本研究の実験結果と今後の展開を報告する。</p>

    DOI