データ同化とは、観測データと数値モデルの予測結果を組み合わせて、より正確な状態推定を行う手法である。気象予測の分野で発展してきた理論であるが、近年は振動現象の推定にも用いられている。カルマンフィルタ等の古典的なデータ同化手法では、運動方程式から作られるモデルが必須となるが、実際にはこのモデルの一部がブラックボックスであることも少なくない。また、観測できるデータも限られている。このような制約下で、精度の高い推定を行うための方法について、片持ちはりの打撃試験を通して検討した。
大澤 et al. (Wed,) studied this question.