2021 Fiscal Year Research-status Report
Inverse crack identification and optimal sensor placement for mechanical structures based on normal modes of vibration
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20K11855
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| Research Institution | Meiji University |
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Principal Investigator |
齋藤 彰 明治大学, 理工学部, 専任講師 (40581442)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 逆解析 / 損傷検出 / 最適化 / 固有振動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，き裂により生じる機械構造物の固有振動数・振動形状の変化と，き裂の情報を高精度に対応付ける方法を明らかにし，定量的にき裂の位置と長さを同定する方法を構築することを目的としている.
2021年度は，き裂を有する鋼板を対象に，固有振動数，および振動モード形状から，き裂の情報を結びつける解析技術の開発を行った．特に，直線状のき裂を有する鋼板を対象に，実験モード解析によって得られた実際の固有振動数，および振動モード形状に対し，き裂の位置，および長さを同定するアルゴリズムを適用した．その結果，モデル化誤差や実験誤差の影響によって，解析精度が低下することがわかった．
また，切り欠きを有する鋼板を対象に，周波数応答関数を用い，任意形状の切り欠きの位置・形状を推定するアルゴリズムの検討を行った．数値実験データ，誤差を意図的に混入させた数値実験データ，および実際の実験データに対してアルゴリズムを適用した結果，提案するアルゴリズムは誤差の影響を緩和することができ， 実際の実験データを用いた場合においても，切り欠きの大まかな形状，および正確な場所を同定できることがわかった．
また，固有振動モード選択に関する取り組みにおいては，まず任意形状の切り欠きを有する鋼板の周波数応答関数の切り欠きに対する感度を検討した．その結果，切り欠きに対して感度の高い固有振動モードに対応する固有振動数近傍の周波数応答関数を用いることで，同定精度が向上することがわかった．また，センサ配置に関する取り組みについては，センサ個数を固定し，異なるセンサ配置を用いた同定を複数回実施することで，同定精度を向上可能であることがわかった．
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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
2021年度は，計測された固有振動モードからき裂の情報を定量的に抽出する数値解析技術においては，アルゴリズムの精査を行い，誤差を含んだ実験データに対してもある程度その有効性を確認することができた．また，固有振動モード選択とセンサ配置方法の検討では，切り欠きに対して感度の高い周波数帯を用いることで，同定精度が向上する事を確認できた．センサ配置方法については，2020年度に得られたセンサ配置方法の妥当性検証が未達であるため，今後検証の必要があると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度までに任意形状の切り欠きを同定するアルゴリズムに一定の効果を確認することができたため，2022年度は同定アルゴリズムの更なる精査を行う．また，センサ配置アルゴリズムによって配置したセンサから得られた固有振動モードに対してき裂検出アルゴリズムを適用した場合の検出精度に対する検討を引き続き行う．
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| Causes of Carryover |
初は得られた成果の国際会議での発表を予定していたため，旅費を計上していた．しかし，国際会議がオンライン開催となったため，登録料や旅費に関する支出が減った．このため，次年度使用額が発生した．発生した差額は，2022年度の学会発表費用または装置購入費用に充当する予定である．
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