|
本研究では、相互結合型ニューラルネットワークを利用した知能分散型劣化同定法の高度化とともに、変位応答を如何に低コストで取得できるかといった計測データの遠隔的な取得システムの検討を行い、両者を統合した劣化同定システムを開発することを目的としている。
研究初年度は、これまで数値解析的な有効性を確認してきた知能分散型劣化同定法の実構造物への適用性の検討の第一段階として、(1)鋼供試体による劣化同定法の室内確認実験を行うとともに、(2)実橋における荷重データとひずみデータの正規化方法および劣化同定箇所の絞り込み方法について検討した。
(1)では、鋼供試体(スパン長3.8m)の載荷試験を実施し、劣化位置や程度を変化させた複数の供試体の劣化同定を実施した。静的応答変位の計測においては、複数箇所の変位を計測するために相反作用の定理を利用することによってデータ計測の省力化が可能になった。また、測定した変位の精度を確認するため有限要素法による解析結果と比較した結果、荷重の載荷位置と測定位置との関係で誤差が多く含まれる箇所が存在することが分かるとともに、複数の載荷試験を考慮することによって、その誤差が徐々に解消されることから、知能分散型劣化同定法の同定精度および同定解の安定性などには実験回数の影響が無視できないことを確認した。
(2)では、実橋でモニタリングされている荷重データとひずみデータの静的な情報としての正規化方法を提案し、これらの正規化された荷重データとひずみデータの相関から劣化の有無を簡易に推定する基準を見出し、知能分散型劣化同定法における劣化同定箇所の絞り込み方法を提案した。また、光ファイバを利用したデータの取得方法についても検討し、ワイヤレスセンシング手法の利用可能性についても調査した。
|
