研究課題
基盤研究(C)
カオス信号を外力として入力した構造物の応答からアトラクタを作成し、アトラクタの変化を損傷前後で比較することで損傷検出を行うという手法を提案した。カオス応答アトラクタからRecurrence Analysisを用いて定量的な情報を抽出し、これを損傷前後で比較することで微細な損傷(損傷程度が部材剛性の1%程度)の検出を可能にした。大規模な構造システムに対してモンテカルロフィルター(MCF)が適用できるように、効率的な構造同定法 (緩和型 MCFアルゴリズム) を開発し、さらに、遺伝的アルゴリズムと併用することにより、同定効率を向上した上で、数値シミュレーションと実験により提案手法の有用性を示した。
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