Probabilistic based structural performance assessment by utilizing bridge dynamic monitoring data

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2018年度は，はじめに，既存鋼橋のデータ同化性能評価のための有限要素モデルパラメータ事後分布推定で，局所損傷の性能評価にひずみ分布データを用いる有効性を解析検討で示した．その上で，複数の実橋梁にて非接触でひずみ分布・変位データ取得を行うための画像計測の適用性を，アルミ材の引張試験で予備検討した．CCDカメラによる画像取得システムを構築してデジタル画像相関法によるひずみ分布導出，有限要素モデルへのマッピングに取組んでいる．供用中の実橋梁が示す車両通過時のひずみ分布および動的応答を性能評価に適する形で取得する方法を検討している．また外国人特別研究員は，橋梁の通過車両と動的応答の関係を把握する数値計算を既に実施し，成果をあげてきていた．2018年度は本研究分野で最も大きい国際会議の１つに出席し，本研究内容に関連した成果での外部発表と国内外研究状況の情報交換を行った．2019年度は，動画像から構造物の振動特性（固有振動数や減衰）を抽出する画像モニタリングの研究を行った．もともとはMITメディアラボで開発された運動拡大(motion magnification)法を用いる．その基本アリゴリズムをMatlabにプログラム化した．屋内実験を行い，その後，横浜国立大学構内のゴム支承鋼箱桁橋の振動を行い，精度を確認した．次に都市内高架橋（横浜駅前 金港ジャンクション）の橋梁部並びに照明柱の振動をビデオカメラで測定した．参照データとしてレーザードップラーによる振動計測も行った．画像の部分拡大（100倍）し，対象点波形にバンドパスフィルターを固有振動波形を作成し，動特性を調べた．振幅が0.2～0.3ミリ程度でも拡大することにより，固有振動数が1，2％の誤差で検出できることを明らかにした．その成果は国際会議に発表するとともに現在，国際誌に発表ための準備を進めている．