実輸送反映高精度試験のためのGPSとAIを用いた輸送振動の特徴量自動抽出法の開発

开发利用GPS和AI的运输振动自动特征提取方法，进行反映实际运输的高精度测试

基本信息

批准号：
20K05022
负责人：
津田和城
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Osaka Research Institute of Industrial Science and Technology
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
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

輸送環境を反映した高精度な振動試験を実現するため、輸送条件ごとに変化する荷台振動の特徴量を把握することが重要になる。そのため、計測道路の特徴量を正確に算出する「周波数を考慮した特徴量の算出手法」、および、未計測道路の特徴量を予測する「既存データを用いた特徴量の推定手法」の考案を目標としている。3年目である令和4年度では、疲労に及ぼす周波数の影響を把握するため、疲労計算の基になる「ピークに及ぼす周波数の影響調査」に取り組んだ。さらに、経路全体の加速度実効値の推移を把握するため、「既存データを用いた加速度実効値の推定」を行った。「ピークに及ぼす周波数の影響調査」では、ピークに及ぼす周波数の影響を調査するため、ピークがどのような周波数で形成されているのかを検討した。その結果、ピークの形成には高周波の寄与が低周波よりも大きく、ピークの大小には低周波の寄与が関係していることを明らかにした。これらの知見は、疲労と周波数の関係を理解する上で役立ち、周波数を考慮した疲労等価なPSDの算出に活用できると考えられる。「既存データを用いた加速度実効値の推定」では、令和3年度に経路全体の加速度実効値の推移と短時間の連続計測で得られるPSDの形状と組み合わせることにより、荷台振動のPSDを予測できることを示した。令和4年度では、簡易加速度記録計の最大加速度および走行速度を用いて、荷台振動の加速度実効値を予測する手法について検討した。さらに、異なる車両で計測した加速度を用いて、荷台振動の加速度実効値を推定する手法についても検討した。その結果、計測済みの既存データを用いて経路全体の加速度実効値の推移を推定できることを明らかにした。このようにこれらの手法は、荷台振動のPSDの予測に活用できると考えられる。最後に、輸送環境調査の追加実験として、鉄道車両を対象に「鉄道コンテナの荷台振動調査」も実施した。

为了实现反映运输环境的高精度振动测试，重要的是要了解根据运输条件而变化的振动的特征量。因此，目的是设计一种“考虑到频率的特征计算方法”，该方法可以准确计算特征数量的道路，以及一种“使用现有数据的特征数量的方法”，该方法可以预测特征数量的未衡量道路。为了了解频率对疲劳的影响，在一年中的第三年，我们对频率对峰的影响进行了研究，这是疲劳计算的基础。此外，为了了解整个路径上有效加速度值的趋势，我们“使用现有数据估算有效的加速度值”。在“频率对峰的影响的研究”中，我们研究了形成峰的频率，以研究频率对峰的影响。结果，可以揭示高频的贡献大于峰形成中低频的贡献，并且低频的贡献与低频在峰形成中的贡献有关。这些发现对于理解疲劳与频率之间的关系很有用，被认为在计算疲劳等效PSD的情况下有用。 “使用现有数据估算RMS加速度”表明，可以通过结合2021年RMS加速度值的过渡与通过短期连续测量获得的PSD形状来预测负载床振动的PSD。在2022财年，我们检查了一种使用简单加速度计的最大加速度和运行速度来预测负载床振动的有效加速度值的方法。此外，还检查了一种使用不同车辆测量的加速度估算负载床振动的有效加速度值的方法。结果，可以使用已经测量的现有数据来估算整个路线上有效加速度值的过渡。这样，人们认为这些技术可用于预测负载床振动的PSD。最后，作为调查运输环境的另一个实验，我们还对铁路车辆进行了“铁路容器振动的调查”。