2015 Fiscal Year Annual Research Report
構造ヘルスモニタリングのためのコピュラベース移動型信頼性手法の開発
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15F15367
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
金 哲佑 京都大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80379487)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
ZHANG YI 京都大学, 工学(系)研究科(研究院), 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2015-11-09 – 2018-03-31
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| Keywords | ヘルスモニタリング / コピュラ / 長期モニタリング / 劣化予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
社会基盤施設の維持管理を的確に行うためには，最小のセンサで対象社会基盤施設の健全性を精度よく把握する必要がある，また供用中の橋梁でのモニタリングが望ましいが，供用中の橋梁から得られる計測データには橋梁の物理特性に様々な要因によるノイズが混入される．例えば，供用中の橋梁の振動特性（振動数，減衰，振動形状など）をモニタリング指標とする場合，温度や通行車両の変動によってもモニタリング指標が変動することが予想され，損傷による変動といかに精度よく区別するかが重要である．本研究では，様々な外部因子に影響される計測データから橋梁の異常に関わる意思決定の精度向上のために「ノイズを含む多変量モニタリングデータに適合するコピュラモデルの提案」と「意思決定にかかわる枠組の提案」を目標としている．
初年度の研究では，実橋梁での長期モニタリングデータを用い，温度と損傷指標との相関関係を調べる．約1年間のモニタリングデータからは温度と損傷指標の間に線形的な相関よりは標準偏差も変化する非線形的相関があること，またコピュラモデルについての初期検討でClaytonモデルの有効性を確認した． また，意思決定にかかわる枠組の提案に関する初期検討として，Stochastic Markovianモデルの適用について検討を行った．初期検討として，点検データを有する海洋構造物の劣化予測を行い，統計的な予測結果のほうが意思決定の側面からは拡張性が高いことを確認している． Stochastic Markovianモデルの適用については，「Maintenance Management of Offshore Structures with Stochastic Markovian Models」の題として国際ジャーナルのStructure and Infrastructure Engineeringに投稿している．また2016年5月10日～11日に香港理工大学で開催予定のLMS on One Belt One Road Conference 2016にて発表予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度の研究では，計画通り，実橋梁での長期モニタリングデータを用い，温度と損傷指標との相関関係を調べる．約1年間のモニタリングデータからは温度と損傷指標の間に線形的な相関よりは標準偏差も変化する非線形的相関があること，またコピュラモデルについての初期検討でClaytonモデルの有効性が確認された．また，意思決定にかかわる枠組の提案に関する初期検討として，Stochastic Markovianモデルの適用について検討を行った．初期検討として，点検データを有する海洋構造物の劣化予測を行い，統計的な予測結果のほうが意思決定の側面からは拡張性が高いことを確認している．
特に次年度以降の研究のために，Fuzzyとコピュラの融合によるハイブリッド法についての予備検討の完了と今後の課題も明らかにしており，現在までの研究の進捗状況はおおむね順調であると判ずる．
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| Strategy for Future Research Activity |
初年度の研究結果と課題を踏まえて，今後の研究推進について以下の方策を定めることで，研究目標の達成を目指す．
現在計測中の約8年分の長期モニタリングデータの分析と最適コピュラモデルについて検討を行う予定である．特に橋梁ヘルスモニタリングに適切なコピュラモデルについて検討し，ノイズを含む多変量モニタリングデータに適合するコピュラモデルの提案を目指す．また，モニタリングおよび点検データに基づくStochastic Markovianモデルによる橋梁構造物の劣化予測の可能性について検討を行う．特に，不確定要因によるモニタリング結果の変動について，劣化予測の枠組へコピュラモデルを導入し変動の低減を図る．
また短期モニタリングデータへの適用も検討するため，短期の橋梁現場計測を行う．データのサンプル数が足りないことを想定して，Fuzzyのような非統計モデルによる検討を行い，コピュラモデルと非統計モデルを統合したハイブリッド意思決定の可能性について検討を行う．また，成果発表として，学術雑誌への投稿とIALCCE2016 conferenceに参加し成果発表を行う予定である．
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