デジタル画像相関法を用いた有限要素解析モデルのデータ同化に関する研究

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K12006
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60100:計算科学関連
• 研究機関: 千葉工業大学
• 研究代表者: 秋田 剛 千葉工業大学, 工学部, 准教授 (20405343)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: Data Assimilation / Inverse Problem / Finite Element Method / Kalman Filter / Damage Detection

研究成果の概要

本研究ではデジタル画像相関（Digital Image Correlation, DIC）法から求められる多数の変位計測データを使って計測情報のみでは把握できない状態量を有限要素解析モデルの逐次データ同化から取得する技術を開発した．特に構造物の状態監視を効果的に行う技術を開発した．本研究では有限要素ごとの剛性パラメータを推定対象とした逐次データ同化を行い，損傷に伴う局所的な剛性低下を監視する方法を考案した．またカメラの振動などの計測点に共通する誤差を変位差分により除去して逐次データ同化を行う方法を考案した．これらの方法について数値実験及び実データを使った実験により有効性を検証した．

自由記述の分野

Computational Mechanics

研究成果の学術的意義や社会的意義

デジタル画像相関法による計測技術は構造物の状態監視や損傷検知に有効な技術であるが，計測から得られる情報は，撮影領域の変位場，またその勾配から得られるひずみ場のみとなり，物性値や損傷度合いを評価するためには別途評価式を用いる必要があった．本研究は逐次データ同化技術を適用することで，デジタル画像相関法の計測情報のみでは把握できない状態量を，解析モデルを援用して取得する方法を提示するものである．本研究で得られた成果は，画像計測技術や損傷同定技術の分野の高度化において有用であると考える．