2019 Fiscal Year Research-status Report
点検情報の価値を考慮したロバスト最適点検・補修計画モデルの開発と適用
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18K04392
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
大窪 和明 東北大学, 国際文化研究科, 助教 (50546744)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
全 邦釘 東京大学, 工学系研究科, 特任准教授 (60605955)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 維持管理 / 異常検知 / ロバスト最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，インフラが経年的に劣化する中，劣化速度に予測誤差が生じる状況下において，補修工事など維持管理にかかる費用を最小化する計画を求めるため，点検情報を活用したロバスト最適化モデルを開発した．異常検知の分野で，よく知られたホテリング統計量を用いることにより，劣化速度の予測誤差に関する確率分布を求めた．その確率分布をふまえて将来シナリオを設定する二次錐計画問題をサブ問題とするロバスト最適化問題を定式化した．予測誤差の確率分布は，計画策定段階までの点検回数などの点検情報をふまえて求めることができ，予測誤差の確率分布の分散は，点検回数が多いほど小さくなる性質があることが明らかになった．本研究課題で開発したモデルを用いて，計画策定段階で考慮する予測誤差およびその発生確率と，それに対応するための維持管理費用との関連性を求めることができ，計画期間中に必要な予算の見通しを把握することなどに役立つことが期待される．また，本モデルを用いて，予防保全や，予算制約を単年度ではなく複数年度で使用することによる効果について，仮想的な橋梁のある道路ネットワークの設定の下で数値分析を行った．
さらには，一つの個体（橋梁や公共建築物など）から複数の指標や部材に関する点検結果が得られ，それらをもとに健全度など判定結果が一つの指標として集約されるようなインフラへの適用を想定して，判定結果に重要な影響を与える要因を整理するため決定木による分析を行った．また，決定木から導かれる判定結果と，実際の判定結果との間に生じる誤差の重大度に応じて判定過程を求めることが可能な重み付き決定木を提案した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
点検情報を用いて将来の劣化シナリオを設定し，ロバスト最適化問題として定式化する体系的な方法を開発でき，おおむね順調に進展している.
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画に従い，ロバスト最適化に基づく最適点検補修計画モデルの性質をとりまとめる.
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| Causes of Carryover |
当該年度の研究の遂行に必要な事務用品は必要十分であったため，次年度使用額が生じた．次年度使用額は，筆記用具またはコピー用紙等消耗品を購入する予定である．
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