2016 Fiscal Year Annual Research Report
Development of corrosion monitoring system using inverse analysis framework for integrating various type of a priori information
| Project/Area Number |
26420455
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
天谷 賢治 東京工業大学, 工学院, 教授 (70251642)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
|
| Keywords | 維持管理工学 / 逆問題 / 数値解析 / 腐食モニタリング |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では少ない数の電位計測から海中の構造物表面の腐食電流を数値逆解析によりモニタリングする手法を開発した。本研究では以下の４点の着眼点に基づいた新しい逆解析のフレームワークを提案する1) 構造物の幾何的情報が欠如している場合には仮想境界条件を適用する2) 経験や勘に基づくあいまいな情報をファジー数および隠れ変数で表現し定量的に扱う3) 多様な先験情報を統一的に統合するためにベイズ推定を適用する4) 対象構造物に電流を印加する能動的計測により情報を補う。
まず、仮想境界条件を解析に組み込むことのできる数値解析手法を構築した。すなわち複数の海洋構造物どうしの相互干渉による腐食の進行速度を定量的に推定する解析システムを開発した。不確実な形状情報を仮想境界で取り扱う本研究では、構造物の形状情報が不完全であるという問題点を解決するために、仮想境界を設定し解析をする手法を提案した。
つぎに、計測対象の犠牲陽極の近傍に電流制御が可能な追加の陽極を設置し電流を印加し、印加電流に対する計測電位は対象の犠牲陽極の電位ー電流の関係の情報を逆解析に取り込むこととした。
さらに、本研究ではあいまいな先験情報をファジー数で取り扱う手法を提案した。平成28 年度は、前年度に開発したあいまいな先験情報をファジー数で取り扱う手法を改良した。すなわち、経験や勘に 基づくあいまいな情報に対してファジー推論を適用して定量的に扱うとともに，多様な先験情報を統一的に統合するためにベイズ推定を適用する逆解析のフレームワークを構築した。ファジー数の表現法では一般にメンバシップ関数が用いられるが、メンバシップ関数は本来、確率密度関数ではないためそのままベイズ推定の枠組みに取り入れることはできない。そこでメンバシップ関数を尤度関数ととらえる工夫によりベイズ推定の枠組みにスムーズに取り入れることができた。この内容を学会発表した。
|
