Developing copula based translational reliability methods for structural health monitoring

开发用于结构健康监测的基于 copula 的翻译可靠性方法

基本信息

批准号：
15F15367
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：
2015
资助国家：
日本
起止时间：
2015-11-09 至 2018-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

社会基盤施設の維持管理を的確に行うためには，最小のセンサで対象社会基盤施設の健全性を精度よく把握する必要がある，また供用中の橋梁でのモニタリングが望ましいが，供用中の橋梁から得られる計測データには橋梁の物理特性に様々な要因によるノイズが混入される．例えば，供用中の橋梁の振動特性（振動数，減衰，振動形状など）をモニタリング指標とする場合，温度や通行車両の変動によってもモニタリング指標が変動することが予想され，いかに精度よく損傷による変動と区別するかが重要である．本研究では，様々な外部因子に影響される計測データから橋梁の異常に関わる意思決定の精度向上のために「ノイズを含む多変量モニタリングデータに適合するコピュラモデルの提案」と「意思決定にかかわる枠組の提案」を目標としている．前年度の約9年分の長期橋梁モニタリングデータの分析と最適コピュラモデルの検討結果を踏まえて，長期橋梁モニタリングデータに対する提案コピュラ指標による異常検知を行った．提案コピュラ指標の有効性については，マハラノビス距離やベイズ因子による検知結果と比較検討を行った．さらに長期モニタリングにおける気温のような季節変動要因を考慮した異常検知を行うための，ベイズアップデート法の提案とARIMA-Copulaモデルの提案に成功している．その成果をまとめて，Smart Structures and Systemsに投稿し採択されている．ベイズアップデート法の成果は，Structures and Infrastructure Engineeringに投稿し採択されている．また，ARIMA-Copulaモデルについては，専門雑誌に投稿準備を行なっている．

为了正确维护和管理社会基础设施，需要使用最少数量的传感器准确掌握目标社会基础设施的健康状况，从桥梁获得的测量数据由于物理上的各种因素而受到噪声的污染。桥梁的特点。例如，当使用使用中桥梁的振动特性（频率、阻尼、振动形状等）作为监测指标时，预计监测指标会因温度和过往车辆的变化而波动，这一点很重要。来区分在本研究中，我们将提出一个适合包括噪声在内的多变量监测数据的 copula 模型，并提高受各种外部因素影响的测量数据中与桥梁异常相关的决策的准确性。基于对前一年约 9 年的长期桥梁监测数据的分析以及最佳 copula 模型的检查结果，使用提出的长期桥梁监测数据的 copula 指数检测异常。将所提出的 copula 指数的有效性与使用马哈拉诺比斯距离和贝叶斯因子的检测结果进行了比较。此外，我们还成功提出了贝叶斯更新方法和ARIMA-Copula模型来检测长期监测中考虑温度等季节性波动因素的异常情况。结果被总结并提交给智能结构和系统以供采用。贝叶斯更新方法的结果已提交给结构和基础设施工程并已被接受。我们还准备将 ARIMA-Copula 模型提交给专业期刊。