環境の不確定性を考慮した統計的構造ヘルスモニタリング法の構築

点击翻译按钮获取中文摘要

構造モニタリングの研究は最近,極めて盛んであるが,実際のモニタリングから,どの程度有用な成果が得られるかについては明確な答えが出ていない状況にある.そこで,独立法人土木研究所が実施している道路橋のモニタリングデータを入手し,その解析を実施し,データからどの程度の知見が得られるかについて考究した.短期モニタリングとして車両走行による橋の振動データを取り上げ,そこから,橋の動特性をERA法とWAVELET法により解析し,動特性の分解能について検討を加えた.長期モニタリングに関しては,歪データから極地統計を用いた疲労安全性の長期予測を行う手法を開発し,適用した.この成果は,論文の形にまとめ,Short-term and Long-term Health Monitoring Experience of A Short Highway Bridge : Case Study By Xia, Abe, Fujino, and Murakoshi, Jour. of Bridge structuresに投稿した.なお,モニタリングのための小型インテリジェント,また,センサーの開発に着手している.MEMS (Micro Electro-Mechanical System)技術を活用して,小型化し,データをプロセスするCPUを内蔵し,ワイヤレスで情報を伝送する機能をもたせた自律分散型センシングシステムである.これをRIMS (Remote Intelligent Monitoring System)とよんでいる.実橋にとりつけ,データ収集からうまくいくことを確認した.なお,問題は電源であり,消費電力を減らすべく,工夫中であるが,太陽電池を使う法もあわせて,考えている.