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Bayesian system identification of bridges subjected to normal and extreme loads

承受正常和极端荷载的桥梁的贝叶斯系统识别

基本信息

批准号：
17F17371
负责人：
金哲佑
金额：
$ 1.54万
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：
2017
资助国家：
日本
起止时间：
2017-11-10 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

令和1年度は，初年度の研究で検討されるベイズ高速フーリエ変換（Bayesian Fast Fourier Transform）によるベイズ実働モード解析法に基づき，2段階の異常検知法の構築を行った．具体的に，ベイズ高速フーリエ変換を行い，モードパラメータの最確値（MPV）と共分散行列を計算し，モードパラメータの事後確率分布を推定し，健全時のモードパラメータの事後確率分布と現在モニタリングした振動データから求めたモードパラメータの事後確率分布の比であるベイズファクター（Bayes Factor）を求め，異常検知の指標とする2段階のベイズ異常検知法の構築を行った．シミュレーションデータおよびASCE（米国土木学会）のラーメン構造物のベンチマークテストデータを用いて，2段階のベイズ異常検知法の妥当性の検証を行った．長期モニタリングへの適用についても検討を行なった．すなわち，2段階ベイズ構造同定法に季節変動による同定振動数の変動をどのように正規化するかについて研究し，最適なデータ正規化法を構築する．データ正規化については，一般的な線形回帰のみではなく非線形回帰や逐次正規化できる方法についても検討を行なっている．ベイズ高速フーリエ変換を常時微動を用いた鉄道橋の洗堀検知にも適用し，観察対象の振動数帯域が明確な動態観察には有効であることも確認した．関連成果を，オーストラリアブリスベンで開催されたEASEC16にて「Damage detection based on Bayesian factor using ambient vibration data」と「Scour detection of railway bridges by microtremor monitoring」の題で発表を行なった．

In the first year of this year, the research on Bayesian Fast Fourier Transform (FFT) was carried out. In detail, the high speed variable speed (Bayes Factor), abnormal detection index, 2-stage abnormal detection index, abnormal detection method construction. The application of ASCE (American Society of Civil Engineering) in the design of structures, and the verification of the appropriateness of two-stage abnormal design method. Long term monitoring and evaluation of the application. 2-stage structure of the same method, seasonal variation, variation of the same number of vibrations, normalization of the same number of vibrations. The method of normalization is to discuss the general linear regression and the non-linear regression and the successive normalization. High speed, high speed, high EASEC16 provides a detailed description of the problems "Damage detection based on Bayesian factor using ambient vibration data" and "Scour detection of railway bridges by microtremor monitoring."