2020 Fiscal Year Research-status Report
Investigation of anomaly detection method for remote monitoring of highway bridges
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19K15072
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
五井 良直 京都大学, 工学研究科, 助教 (30831359)
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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 / 振動特性 / 機械学習 / 季節変動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
第二年度の目標は主に下記３点であった：①長期計測における橋梁の振動特性の変動を把握する．②有限要素法に基づいてその力学定期要因を分析する．③季節変動を伴う振動現象について，橋梁の劣化を検出する方法を検討する．
これらのうち①については初年度に開発した特徴抽出手法を活用して効率的な振動特性推定手法が開発されたが，長期計測データへの実際の適用は遅延している．
②については桁橋における既設の計測機器を整理，拡張し検討の 準備を行った．また，この桁橋における熱膨張が固有振動数の減少に影響するという理論上の結果が，実際の橋梁においても妥当であることが確認された．しかし，実橋の有限要素モデルに基づいた定量的な検討には着手できていない．
③については実際に複数の橋梁の季節変動を伴う結果について検討を行っている．当初季節変動の影響のモデル化が予定されていたが，現状では上記予定に具体的に着手できていない．当面は季節変動の影響により生じる損傷指示指標の偏りを加味した外れ値解析を判断基準としているが，第三年度中により合理的な手法を開発する必要がある．
以上のように第二年度においては当初予定された研究の大部分が遅延している．
一方，予定より進捗が認められた点としては第三年度に行う計画であった提案手法の解析のフローを整理した点である．第三者が現状の異常検知手法を実装・再構築できるように準備し，不具合などの情報を吸い上げる方法を採用した．現在，関連研究を行っている研究者が各種橋梁への適用を行い結果のフィードバックを行っている．また，斜張橋の長期振動計測について新たにセンサの設置を行い，データ処理の準備を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
研究遂行の遅延の直接の原因ではないが，COVID-19への対応やそれに伴う関連研究の不振，論文査読の遅延が重複し，間接的に研究に要する時間を圧迫している．
環境的な要因については対処のしようがないので，本年度は計測機器の整備・更新，関連アルゴリズムの開発，第三者の参入できる環境づくりなどに注力した．
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| Strategy for Future Research Activity |
推進方策については第二年度のものから大きく変更しない．
ただし，機械学習手法についてはニューラルネットワークよりクラス分類を応用した方法のほうがロバストに動作すると推測されるのでこちらに切り替える．
研究計画については第三年度の進捗によっては研究期間の延長を視野に検討する．
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| Causes of Carryover |
COVID19の流行に伴う学会の中止・延期および，オンライン開催への移行による旅費の削減のため．
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