2022 Fiscal Year Research-status Report
構造物減災に向けた光ファイバひずみ計測高信頼化・高速化のための信号解析方法の研究
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20K05002
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
成瀬 央 三重大学, 工学研究科, 教授 (60402690)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 光ファイバ / ブリルアンゲインスペクトル / 計測 / ひずみ / ニューラルネットワーク / モデル / 非負値行列因子分解 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
光ファイバ内で生じるブリルアン散乱光スペクトル（ブリルアンゲインスペクトル：BGS）の周波数がひずみに比例してシフトする現象に基づく光ファイバひずみ計測は、長距離にわたる分布計測が可能である。この特長は、現在、社会問題となっている老朽化インフラ設備などのモニタリングに適しており、この計測をそのモニタリングに応用するための研究開発が進められている。これまでの方法では、ひずみ計測位置を中心とするBGS観測区間でひずみは均一であり、暗黙のうちに、観測されるBGSはローレンツ関数で近似されることが仮定されていた。局所的に（観測区間内で）変化するひずみはBGSを変形させるため、ひずみ計測における誤差が大きくなる問題があった。この問題を克服するために、本助成事業では、以下の2課題について研究を進めている。
(1) 非負値行列因子分解を用いたBGS観測区間内の最大・最小ひずみの抽出
(2) 不均一ひずみ下のBGSに基づくニューラルネットワークを用いたひずみ計測
(1)は、構造物において最も損傷が起こっている可能性の高い、最大（引張り）・最小（最大圧縮）ひずみを抽出する方法についてのものである。従来の方法は、観測区間内の平均的なひずみの計測であるため、局所的なひずみ情報を得ることができなかった。この問題に対し、昨年度に検討した非負値行列因子分解による最大・最小ひずみ抽出方法の精度向上に向けてスパース制約を導入し、その導入効果を調べた。
(2)は、不均一下のBGSを用いてニューラルネットワークを訓練することによって、不均一なひずみをも高精度、高速に計測する方法に関するものである。今年度は、数値シミュレーションによって、BGSの観測条件、BGSの基本形状、BGSに含まれるノイズ、計測されるひずみにかかわるパラメータが計測誤差に与える影響を明らかにした。
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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
(1) 非負値行列因子分解を用いたBGS観測区間内の最大・最小ひずみの抽出
スパース制約を導入した非負値行列因子分解による、最大・最小ひずみ抽出ソフトウェアを開発し、数値シミュレーションによって、スパース制約導入効果を調べた。本方法では、非負値行列因子分解を用いて観測されたBGSが、ひずみに対応付けられた要素BGS（基底ベクトル）の線形結合によって近似される。階段状（離散的）に変化するひずみに対して、スパース制約導入によって抽出精度は向上した。このひずみ下で生じるBGSは、少数の基底ベクトルで表わせるからである。それに対して直線的、放物線状など連続的に変化するひずみについては劣化した。これは、これらのひずみ下のBGSの分解に必要となる非常に多数（無限個）の基底ベクトルが、スパース制約によって少数の基底ベクトルに集約されたためである。当初の目的が達成されたので、本課題については今年度で終了する。
(2) 不均一ひずみ下のBGSに基づくニューラルネットワークを用いたひずみ計測
BGS解析にニューラルネットワークを用いたこのひずみ計測は、ニューラルネットワークに入力するBGSの周波数領域を決定する粗探索と、それに続く、粗探索領域内のBGSを用いた精密計測から構成されている。数値シミュレーションによって、精密計測におけるひずみ計測誤差の特性について調べた。また、集中荷重が作用している真直梁と円環に生じる典型的な不均一ひずみを、数値シミュレーションと実験によって計測した。前者には直線的な変化と、支持点と荷重点でV字状に変化するひずみが、後者では、荷重点でV字状に変化し、それ以外では正弦波状に変化するひずみが形成される。従来のローレンツ関数へのあてはめやニューラルネットワークを用いた計測に比べ、高い精度で計測できることが確認された。この成果を、光ファイバセンサ国際会議で発表した。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1) 非負値行列因子分解を用いたBGS観測区間内の最大・最小ひずみの抽出
本課題については、当初の目的が達成されたので、令和５年度は実施しない。
(2) 不均一ひずみ下のBGSに基づくニューラルネットワークを用いたひずみ計測
今後は、粗探索方法について考案するとともに、それを実現するためのソフトウェアを開発する。そしてそれを用いて、粗探索範囲、BGSに含まれるノイズの大きさなど精密探索に用いられているパラメータが探索に与える影響を調べる。また、粗探索から精密計測までが連動したソフトウェアを開発し、粗探索から精密計測まで、全体としてのひずみ計測特性を調べる。これまでの研究成果を、令和５年度に浜松で開催が予定されている光ファイバセンサ国際会議に投稿する。
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| Causes of Carryover |
令和４年には、これまで開催が延期されてきた光ファイバセンサ国際会議が米国で開催され、本研究にかかわる2件の研究発表を行った。そのための使用額は、今年度の当初計画を上回るものであった。しかし、新型コロナウィルスの世界的な広がりによって本国際会議の開催が４年間延期されていたこと、発表を計画していたアジアパシフィック光センサ国際会議は未だに開催されていないことから、本研究の申請時に計画していた研究発表のための旅費や参加費の支出が大幅な減額になっている。また、研究に使用していた有限要素法解析ソフトの移管にともなって、その保守費の支出が不要になった。これらの理由によって、令和4年度までの支出額は計画額より減額になっている。この減額分については、投稿の準備を進めている論文の掲載料、令和5年度に開催される光ファイバセンサ国際会議での研究成果発表のための旅費や参加費、英文校正費として使用する。
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