2007 Fiscal Year Annual Research Report
建築物の最少観測を用いたノイズ・ロバスト型次世代構造ヘルスモニタリング技術の開発
Project/Area Number |
18656156
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Research Institution | Kyoto University |
Principal Investigator |
竹脇 出 Kyoto University, 工学研究科, 教授 (20155055)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉富 信太 京都大学, 工学研究科, 助教 (30432363)
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Keywords | システム同定 / 構造ヘルスモニタリング / 定常ランダム振動 / 常時微動 / 剛性・減衰同時同定 / ノイズ相関 |
Research Abstract |
本研究では,常時微動のようにSN比が小さい場合について,観測データに含まれるノイズが構造物パラメターの同定に及ぼす影響の分析を行い,ノイズレベルの推定法,およびノイズの影響を除去して構造パラメターを同定するための手法を提案した.得られた成果は以下の通り. (1)定常ランダム入力に対する構造物の応答の観測データを用いた剛性・減衰の同定手法について,観測データに含まれるノイズの影響を理論的,数値解析的に検討し,上下層ともにノイズが含まれる場合には,ノイズレベルに依存して信頼性の高い同定が難しいことを明らかにした. (2)上下層ともに付加されるノイズの相関の影響を検討するために,指定した相関を有する2つの定常ランダム過程のフーリエ変換を生成する手法を提案した. (3)上下層ともにノイズを含む観測データを用いて,ノイズのレベルおよび相関を推定する理論を展開し,伝達関数の極限が低振動数側で1に,高振動数側で0に収束する性質を利用して,剛性・減衰を評価するための補正法を提案した.また,数値例題を通じて提案手法の妥当性を示した. (4)実測データでは,関数の低振動数側での極限を用いることが困難となる場合が想定されるため,関数の極限を用いずにノイズレベルを推測する手法も提案した. (5)2層模型の常時微動計測データに(4)の手法を適用し,シミュレーションと実測データでは,剛性の評価関数形状に良好な対応が見られることを明らかにした.
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