2014 Fiscal Year Annual Research Report
カオス信号入力に基づく構造物の健全時情報を必要としない即時異常性診断法の開発
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24560589
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
野村 泰稔 立命館大学, 理工学部, 任期制講師 (20372667)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
日下 貴之 立命館大学, 理工学部, 教授 (10309099)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 構造ヘルスモニタリング / 健全性評価 / カオス / デジタル画像相関法 / フラクタル次元解析 / データ同化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度は，これまでと同様に，健全時情報を必要としない即時異常診断法の開発を目指し，カオス応答アトラクタの評価に基づく異常診断法（テーマA）と画像相関法に基づく異常診断法（テーマB)の二つの診断法の開発に取組むとともに，数値実験・模型実験を行い，これらの方法の実現可能性を調査した．
テーマAでは，データ同化技術を利用して，構造物への入力と応答データから損傷程度を同定することを試みた．粒子フィルタを利用することで，損傷位置およびその程度を同定するアルゴリズムを開発するとともに，数値実験および模型実験を通じて，損傷層を含む全層の剛性を的確に同定することに成功した．ただし，損傷層に関しては，損傷程度を過剰に推定する傾向があることを確認した．
テーマBでは，前年度に取得した車両走行橋梁振動実験装置における動画像データを利用して，画像相関法に必要な各種パラメータの損傷検出に対する感度を調査する（テーマB-1）とともに，損傷位置の検出後に損傷の程度を同定するシステムの構築を試みた（テーマB-2）．テーマB-1では，動画像内に配置する節点と節点周りの探索領域の大きさが，振動モード形状の取得精度に大きな影響を与えることを確認した．そして，テーマB-2では，フラクタル次元解析により損傷の位置を検出した後に，群粒子最適化の一つであるParticle Swarm Optimizationを利用することで，振動モード形状と，粒子情報から固有値計算により得られるモード形状の比較を通じて，曲げ剛性の低下程度を概ね正確に同定できることを数値実験により明らかにした．
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