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:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 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。
这项研究的第一年是1。要实现第一个目标,BES的振动特性是通过直接或间接观察到各个维度的BES振动来揭示的,而2。使用实验模式分析的近似解决方案被应用于获得的观察结果作为新的转移功能模型,以替换一级降低湿度潮湿的振动模型。相反,在2023年的性能中,直接观察到使用激光位移仪的三个不同大小的自我监控元件的振动,并且基于模态分析的结果,该元素的响应是通过eigenmode的叠加来近似的。结果,得出以下结论:1。每个供应商元素是一个多度阻尼系统,其固有频率在100kHz或更小的范围内。典型的本征模是沿纵向方向上的简单弯曲振动,并沿宽度方向弯曲振动,而后者是一种不可预测的模式。 2。自我监控部分对振动特征的影响受到限制。 3。将通过模式近似获得的供应商元素与实际测量值进行比较时,可以在上述两个模式中充分近似实际测量值。 4。整个供应商元素的近似值和实际测量之间的平均误差约为10%,而不管尺寸如何。此外,我们已经实施了初步模型,以准备创建计划于2024财政年度计划的机器学习模型。使用支持向量机器使用该模型,并根据先前提出的线性模型人为合成了培训数据。结果,发现训练有素的模型以高精度预测了真正的S波到达点。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
機械学習を用いたベンダーエレメント試験の受信波形におけるS波到達点の予測
使用机器学习预测供应商元件测试接收波形中的 S 波到达点
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    齋藤 雅彦,三谷 幸平;荻野俊寛・西尾伸也;三浦 了・荻野俊寛;樅山翔哉・荻野俊寛;三浦 了;樅山翔哉
  • 通讯作者:
    樅山翔哉
VIBRATION CHARACTERISTICS OF SELF-MONITORING BENDER ELEMENTS WITH VARIOUS DIMENSIONS AND GEOMETRIES
不同尺寸和几何形状的自监测弯曲元件的振动特性
  • DOI:
    10.2208/jscejj.22-15001
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    齋藤 雅彦,三谷 幸平;荻野俊寛・西尾伸也
  • 通讯作者:
    荻野俊寛・西尾伸也
PREDICTION OF S-WAVE ARRIVAL POINT ON RECEIVED SIGNAL OF BENDER ELEMENT TEST USING MACHINE LEARNING
使用机器学习预测 Bender 元件测试接收信号的 S 波到达点
  • DOI:
    10.11532/jsceiii.3.j2_76
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    齋藤 雅彦,三谷 幸平;荻野俊寛・西尾伸也;三浦 了・荻野俊寛;樅山翔哉・荻野俊寛
  • 通讯作者:
    樅山翔哉・荻野俊寛
さまざまな機械学習モデルによる室内弾性波試験のS波到達時刻の予測
使用各种机器学习模型预测室内弹性波测试中横波到达时间
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  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
    荻野 俊寛 ,山添 誠隆 ,三田地 利之 ,林 宏親 ,高橋 貴之
Deformation Behavior of Peat Soils Induced by combined Loading with Vacuum and Fill
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  • DOI:
    10.3208/jgs.12.263
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    荻野 俊寛;山添 誠隆;三田地 利之;林 宏親;高橋 貴之
  • 通讯作者:
    高橋 貴之

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