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構造物減災に向けた光ファイバひずみ計測高信頼化・高速化のための信号解析方法の研究

構造物減災に向けた光ファイバひずみ計測高信頼化・高速化のための信号解析方法の研究
提高结构减灾光纤应变测量可靠性和速度的信号分析方法研究
批准号:
20K05002
负责人:
成瀬 央
金额:
$2.75万
依托单位:
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份:
2020
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2020-04-01 至 2024-03-31

项目摘要

项目成果

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光ファイバ内で生じるブリルアン散乱光スペクトル(ブリルアンゲインスペクトル:BGS)の周波数がひずみに比例してシフトする現象に基づく光ファイバひずみ計測は、長距離にわたる分布計測が可能である。この特長は、現在、社会問題となっている老朽化インフラ設備などのモニタリングに適しており、この計測をそのモニタリングに応用するための研究開発が進められている。これまでの方法では、ひずみ計測位置を中心とするBGS観測区間でひずみは均一であり、暗黙のうちに、観測されるBGSはローレンツ関数で近似されることが仮定されていた。局所的に(観測区間内で)変化するひずみはBGSを変形させるため、ひずみ計測における誤差が大きくなる問題があった。この問題を克服するために、本助成事業では、以下の2課題について研究を進めている。(1) 非負値行列因子分解を用いたBGS観測区間内の最大・最小ひずみの抽出(2) 不均一ひずみ下のBGSに基づくニューラルネットワークを用いたひずみ計測(1)は、構造物において最も損傷が起こっている可能性の高い、最大(引張り)・最小(最大圧縮)ひずみを抽出する方法についてのものである。従来の方法は、観測区間内の平均的なひずみの計測であるため、局所的なひずみ情報を得ることができなかった。この問題に対し、昨年度に検討した非負値行列因子分解による最大・最小ひずみ抽出方法の精度向上に向けてスパース制約を導入し、その導入効果を調べた。(2)は、不均一下のBGSを用いてニューラルネットワークを訓練することによって、不均一なひずみをも高精度、高速に計測する方法に関するものである。今年度は、数値シミュレーションによって、BGSの観測条件、BGSの基本形状、BGSに含まれるノイズ、計測されるひずみにかかわるパラメータが計測誤差に与える影響を明らかにした。
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专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
不均一ひずみモデルBGSを用いたNNの学習によるひずみ計測
使用非均匀应变模型 BGS 通过学习 NN 进行应变测量
DOI: --
发表时间: 2021
期刊:
影响因子: --
作者: [黒川貴矢, 成枝秀介, 成瀬 央]
通讯作者: 成瀬 央
DOI: --
发表时间: 2022
期刊:
影响因子: --
作者: [Takaya Kurokawa, Shusuke Narieda and Hiroshi Naruse]
通讯作者: Shusuke Narieda and Hiroshi Naruse
辞書学習を用いたBGS 観測値ノイズ除去による周波数計測の安定性向上
使用字典学习去除 BGS 观测值噪声,提高频率测量的稳定性
DOI: --
发表时间: 2020
期刊:
影响因子: --
作者: [Cheng Weiying, Hashizume Hidetoshi, 金子浩一,中島健一,榊秀之, 立岡利茂弥,成瀬央,成枝秀介]
通讯作者: 立岡利茂弥,成瀬央,成枝秀介
Strain measurement based on Brillouin gain spectrum under non-uniform strain using neural network
利用神经网络在非均匀应变下基于布里渊增益谱的应变测量
DOI: --
发表时间: 2022
期刊:
影响因子: --
作者: [Hiroshi Naruse, Takaya Kurokawa and Shusuke Narieda]
通讯作者: Takaya Kurokawa and Shusuke Narieda
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