| 研究実績の概要 |
2022年度は『車両振動データから車両・橋梁の力学パラメータ（質量・減衰・剛性）と路面凹凸を推定する方法』を拡張して、複数回走行時に得られた車両振動データを用いることで、車両・橋梁・路面の推定精度向上を試みた。これまで、車両振動から車両パラメータと路面凹凸を推定した場合、十分な精度で路面凹凸が推定できる一方で、車両・橋梁パラメータと路面凹凸の推定においては、車両振動に含まれるノイズの影響で、橋梁振動を精度良く推定することができなかった。単走行における結果は、[Shin et al, Sensors, 2023]に掲載されているが、橋梁振動成分を見出すことが難しいことが確認された。そこで、車両が対象橋梁上を繰り返し走行する場合を想定し、各回で推定された路面凹凸がその平均値に最も近づく力学パラメータを推定値とするように変更した。複数回走行の結果は、[塚田ら, 土木学会論文集, 2023]に掲載されたように、精度の大幅な改善が認められる。走行回数を増加させると、20回程度まで精度が改善し続け、20回以降は、精度が頭打ちになる。この時の精度は概ね誤差1～10％程度であり、実務上十分な精度であると判断できる。但し、本検討は数値シミュレーションによるものであることに注意を要する。
本研究は、強いノイズ環境でも、車両振動データから車両・橋梁パラメータおよび路面凹凸を推定可能なアルゴリズムを示した。これは、車両振動モニタリングによる車両・橋梁・路面の同時点検の実現に繋がるものである。但し、検討に用いた力学モデルは単純なものであり、実用性を獲得するには、モデル改良（車両・橋梁の3次元化、観測データに含まれる車体姿勢計測・推定）が必要である。
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