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ベンダーエレメント法の適用限界拡張のための補正法の確立と一般利用に向けた実装

建立一种校正方法以扩展本德尔元法的适用范围及其通用实施

基本信息

批准号：
22K04304
负责人：
荻野俊寛
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Akita University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

研究初年度は，1. 第一の達成目標を実現するため，様々な寸法のBEの振動を直接的あるいは間接的に観測することで，BEの振動特性を明らかにすること，2. 得られた観測結果に対し，1自由度の減衰振動モデルに代わる新たな伝達関数モデルとして，実験モード解析による近似解をあてはめること，を目標とした。これに対し，令和5年度の実績は，寸法の異なる3種類のセルフモニタリングベンダーエレメントに対し，レーザー変位計を用いて振動を直接観測し，モード解析の結果から，固有モードの重ね合わせによって素子の応答を級数近似した。その結果，以下の結論が得られた。1　各ベンダーエレメントは100kHz以下の範囲で，2個から4個の固有周波数を持つ多自由度減衰系となった。代表的な固有モードは長さ方向の単純曲げ振動および幅方向の曲げ振動であり，後者はこれまで想定されていないモードであった。2　振動特性に及ぼすセルフモニタリング部の影響は限定的であった。3　モード近似によって得られたベンダーエレメントの応答を実測値と比較した結果，上記の2つのモードで実測値を十分に近似可能であった。4　ベンダーエレメント全体における近似と実測の平均誤差は寸法によらずおおむね10%程度であった。また，令和6年度に予定している機械学習モデルの作成に備え，予備的なモデルの作成を実施した。モデルはサポートベクターマシンを用い，訓練データは従来提案されている線形モデルから人工的に合成した。その結果，学習済みのモデルは高い精度で真のS波到達点を予測することがわかった。

In the initial year of the study, 1. The first goal is to achieve the vibration characteristics of the BE directly and indirectly. The result of the measurement is that the attenuation of vibration with 1 degree of freedom is reduced. The approximate solution of vibration with 1 degree of freedom is reduced. In this regard, the results for the year 2010 and 2015 are based on the direct measurement of vibration in three different types of instruments, and the analysis results are based on the inherent approximation of the response levels of the components. The following conclusions were obtained. 1 Each of them has a range below 100kHz, 2 of them have a natural frequency of 4, and the multi-degree-of-freedom attenuation system is maintained. The natural vibration in the opposite direction is pure, and the vibration in the opposite direction is pure. 2. The influence of vibration characteristics and vibration parameters on vibration characteristics is limited. 3. The approximate result of the test is that the test value of the test is very approximate. 4. The average error of the measurement is approximately 10% of the total error. In addition, in the year of 2006, it was decided that the mechanical learning system should be prepared, and the preparation system should be implemented. In the case of training, it is necessary to prepare a linear model for artificial synthesis As a result, the learning curve is accurate and accurate, and the S wave arrival point is predicted.