| 研究課題/領域番号 |
19H02220
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
山本 亨輔 筑波大学, システム情報系, 助教 (80635392)
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| 研究分担者 |
善甫 啓一 筑波大学, システム情報系, 助教 (70725712)
岡田 幸彦 筑波大学, システム情報系, 准教授 (80432053)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 車両‐橋梁相互作用システム / システム同定 / 車両振動 / 橋梁振動 / 構造ヘルスモニタリング / カルマンフィルタ / 粒子群最適化 |
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| 研究実績の概要 |
本研究当初の目的では，複数車両が複数橋梁を通過する際に得られた「車両振動データ」から車両・橋梁のパラメータ(質量・減衰・剛性)および路面凹凸を推定する手法を開発することとなっていた．しかし，2019年以降の検討により，複数車両・複数橋梁のデータを用いずとも，パラメータと路面凹凸を推定する手法を見出すことができた．つまり，一つの車両が橋梁通過中に生じた振動データを分析するだけで，車両パラメータ（車体重量，サス剛性・減衰，タイヤ質量・剛性）および橋梁パラメータ（質量分布，曲げ剛性分布，減衰係数），路面凹凸の推定が可能となった．本成果は令和3(2021)年04月21日現在，論文投稿準備中である．
本アルゴリズムは計測点の位置や数によって，精度が異なる．また，設置方法を工夫すれば，さらに車両のエンジン振動も推定可能である．2019年時点では，車両の入力プロファイル推定精度がノイズの影響を受けやすいこと，パラメータ推定で用いるPSO(粒子群最適化)法の収束性が悪く計算コストが大きいこと，の2点が課題であったが，カルマンフィルタによるノイズ影響の抑制やPSO法に替わる高速推定アルゴリズムの開発に成功した．その有効性は数値実験により確認でき，今後，論文発表を行っていく予定である．また，実車実験での検証を進めるため，車載センサの開発・改良を続けており，車載用に30ch(10点x3軸)・20bit分解能・サンプリングレート300Hz・GPS時刻位置同期機能付のMEMSセンサシステムが開発できた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
1車両1橋梁のデータから，車両・橋梁・路面の同時点検が可能になることは想定を超える成果であり，その意味では大きな成果である．一方で，本研究は申請段階において，複数車両・複数橋梁から得られたビッグデータ分析を想定していたため，その観点での技術開発は遅れてしまっている．現在開発された手法は，精度に改善の余地があるので，複数車両・複数橋梁から得られる多様なデータにベイズ統計的手法を適用することを検討したい．幸い，本改良手法の検討はこれまで使用してきた計算コードをそのまま拡張できるため，速やかに開発・検討が可能な状態にある．
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| 今後の研究の推進方策 |
先ず，1車両1橋梁で得られた車両振動データのみを用いた場合の推定精度を可能な限り向上させることが最重要であると考えられる．なぜならば，この方法が最も通信量を抑制し，データ分析負荷を軽減でき，最も効率の良い車両・橋梁・路面の同時点検技術に繋がっているからである．よって，本年は実験的に本手法の検証を行い，現状で得られる精度を明らかにし，精度低下要因を明らかにすることとする．一方で，本検討で用いる計算・分析コードは，そのまま複数車両・複数橋梁のモデルへ容易に拡張できる．そこで，実験と並行して数値実験によって多様なデータの分析手法も開発を進める．つまり，複数車両・複数橋梁のモデルにおいて，
①車両振動データのみが得られる場合
②橋梁振動データのみが得られる場合
③車両・橋梁振動データが同時に得られる場合
が混在するケースを想定し，その中で，最も信頼性の高い結果が得られる方法を，ベイス統計的手法を取り入れつつ考案することとする．
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| 備考 |
コロナ禍による学会中止により昨年度成果は今年度発表予定．
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