2021 Fiscal Year Annual Research Report
Bayesian System Identification and Information Integration for enhancement of structural health monitoring
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19H02225
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
金 哲佑 京都大学, 工学研究科, 教授 (80379487)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
五井 良直 京都大学, 工学研究科, 助教 (30831359)
張 凱淳 京都大学, 工学研究科, 講師 (50751723)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 構造ヘルスモニタリング / 長期モニタリング / ベイズ異常検知 / 情報融合 / 高度化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究最終年度である本年度は、提案手法の実証と実用化のための改善策について研究を進めた．また，研究成果の積極的な発表を行った． 具体的な研究実績は以下のとおりである．
１）確立したベイズ損傷検知法の検知精度と活用可能なセンサ数の関係について検討を行った．その結果，モード形状情報を用いた最適センサ配置手法であるEffective Independence method法もベイズ損傷検知のセンサ配置決定に有効であることを確認した．その成果を国際会議で発表している． ２）3次元デジタル画像の点群データによる対象橋のモデル化精度の検討し，小規模吊り橋の主塔諸元計測に適用した結果，1mm程度の誤差で寸法の計測が可能であることがわかった． ３）デジタルツインによる損傷検知や劣化予測の可能性について検討を行った．その結果，モード情報を用いた詳細な3次元有限要素モデルのアップデートの精度には限界があり，時間領域でのモデルアップデートの重要性と情報融合の必要性を明らかにした．関連研究成果は，権威ある国際ジャーナルに採択された． ４）RCおよびPC梁の模型実験を実施し，各荷重レベルでのひび割れの特性と振動特性の特性に相関があることを確認した．また，モード情報を用いたPC橋のFEモデルアップデートと耐荷性能の再現を検討したが，線形領域での再現は可能であるものの，降伏以降の再現は難しい結果となった．成果を土木学会論文集に発表している． 5）スマートフォンなどを用いて、管理者がセンサ情報を用いたインフラ維持管理について身近く体験できるような仕組みを構築し，管理者へのSHMの理解増進に努めている． 6）その他，ベイズ枠組による常時振動計測による橋脚洗掘検知の可能性を明らかした．また，橋梁の長期モニタリングにおける季節変動の除去法について提案し，米国土木学会論文集に掲載が確定された．
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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