• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2022 年度 研究成果報告書

道路橋の遠隔モニタリングを目的とした異常検知技術の開発

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 19K15072
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分22020:構造工学および地震工学関連
研究機関京都大学

研究代表者

五井 良直  京都大学, 工学研究科, 助教 (30831359)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2023-03-31
キーワード構造物ヘルスモニタリング / 損傷検知 / ベイズ統計
研究成果の概要

長期計測時の統計定期異常検知を目的とした機械学習について,事後確率を利用した特徴抽出に主眼をおいた異常検知を実施した.温度変化については,事後確率により変動の不確実性を再現する学習を試みた.
損傷に伴う振動特性の変動の傾向や規模などを把握するうえでの知見を,鋼トラス橋,鋼桁橋,標識柱,鋼箱桁などの現場実験を通じて蓄積した.また,計測値から振動特性の不確実性を定量化する方法を提案した.
データ収集方法の提案と検証については概ね当初の予定通り進行した.また,必要な計算手順を明記したフロー図を作成し第三者が提案手法を適用できる基礎づけを行った.

自由記述の分野

構造工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

振動特性に基づく異常検知の試みは既往の研究において数多くなされてきたが,特性を推定しそれらを比較する過程で技術者の経験が求められ,その手順は十分に一般化されてこなかった.このため,異常検知の可否は構造同定や統計の手法に依存する結果となり,これまで実務での振動モニタリングの利用は限定的であった.
本研究の成果により異常検知の手順を一般化することで,主観的な判断に基づく誤検出および見落としを避けやすくなると期待される.また,自動化により多数の橋梁についてスクリーニングを実施することが可能となる.以上より異常検知技術の社会実装において意義のある研究成果が得られたと考えられる.

URL: 

公開日: 2024-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi