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Physics-informed machine learning for bridge health monitoring

用于桥梁健康监测的物理信息机器学习

基本信息

批准号：
22F22062
负责人：
金哲佑
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-22 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22F22062/
关键词：
情報融合ニューラルネットワーク代替モデル PINN FNO

项目摘要

今までの有限要素解析の主な役割は，設計や設計基準に従う安全性の評価に重点が置かれている．一方で，損傷予測のような維持管理のためには，センサや点検情報を活かした実構造物の現状をそのまま再現できる解析モデルが必要になる．外国人特別研究員との共同研究は，データと物理モデルの融合による新し構造物の解析手法および橋梁ヘルスモニタリン手法の提案である．すなわち，土木構造物の管理において重要な役割を果たす「物理情報に基づく機械学習による橋梁ヘルスモニタリング」に関わる研究である．具体的には，土木構造物の非線形領域の挙動の逆解析までを可能にするモデル構築に，物理法則の支配方程式をニューラルネットワークによって重み付けを決めて，支配方程式の解を提供するPhysics-informed Neural Network (PINN)やExact Dirichlet boundary condition PINN (EPINN)の適用性について検討を行った．受け入れ研究者は「デジタルツインや橋梁ヘルスモニタリングにおける喫緊の解決すべき課題設定」，「妥当性検証のための数値シミュレーションと実験」，「構造動力学問題への適用」を，外国人特別研究員は「PINNとEPINNの適用性の検討」，「FNO（Fourier Neural Operator）による橋梁の動的応答の予測と異常検知への展開」，「High Performance Computing Infra (HPCI)での物理情報に基づく機械学習の実現アルゴリズムと運用方法検討」を担当した．当初は2ヵ年にわたる共同研究の予定だったが，香港大学のAssistant Professorとして採用されることになり，7ヶ月の共同研究にとどまったが，EPINNとFNOの適用可能性を明らかにし，関連成果を権威ある国際ジャーナルに２編を投稿中である．

The main tasks of finite element analysis are divided into design, design basis, safety evaluation and key points. On the one hand, damage prediction and maintenance management are necessary for the maintenance of structural information. Foreign Special Researcher's Joint Research on the Proposal of a New Structural Analysis Method for the Fusion of Physical Structures and Bridges The management of civil structures is an important part of the research on physical information, mechanical learning, bridges and structures. Specifically, the inverse analysis of the motion in the non-linear domain of civil structures is possible, the governing equations of physical laws are generated, and the solutions of governing equations are provided. The applicability of Physics-informed Neural Network (PINN) and Exact Dirichlet boundary condition PINN (EPINN) is discussed. The research team was invited to submit a paper entitled "Problem Setting for Solving Problems of Structural Dynamics","Discussion on the Applicability of PINN and EPINN","FNO", and a paper entitled "Problem Setting for Solving Problems of Structural Dynamics".(Fourier Neural Operator),"Prediction of bridge motion response and development of anomaly detection,""High Performance Computing Infra (HPCI),""Implementation of basic mechanical learning in high Performance computing Infra (HPCI)," and "Application method investigation." In July 2002, the Assistant Professor of the University of Hong Kong adopted the joint research project, and the feasibility of EPINN and FNO application was clarified. The related results were published in the International Journal of Science and Technology.