拡張カルマンフィルタを用いた平面応力モデルの要素剛性比をモデルパラメータとした逐次データ同化と損傷同定への適用

DOI
  • 秋田 剛
    千葉工業大学工学部機械電子創成工学科

書誌事項

タイトル別名
  • A Sequential Data Assimilation for Elemental Stiffness Ratio in Plane Stress Model by Using Extended Kalman Filter and Its Application to Damage Detection

抄録

<p>構造物の損傷同定技術は、構造物を安全に運用する上で重要な技術となっている。近年、運用時の実データを使ってモデルパラメータを逐次的に推定し、損傷を同定する方法が提案されているが、従来の研究は加速度計やひずみゲージのような点計測を前提にして、少数のモデルパラメータの推定結果から損傷同定を行っていた。本研究では、画像計測を代表とする面計測を前提にして、拡張カルマンフィルタを用いた２次元の平面応力モデルの逐次データ同化法とその損傷同定への適用を示す。有限要素で離散化された平面応力モデルの各要素の剛性パラメータをモデルパラメータとして、拡張カルマンフィルタにより逐次推定を行う。この際、推定対象のパラメータ数が非常に多くなるが、面計測を前提にしてモデルの全自由節点が計測可能であると想定して、逐次推定を行う。推定される剛性パラメータの分布から２次元モデルの損傷箇所を同定可能であることを数値実験により示す。</p>

収録刊行物

関連プロジェクト

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390567172573028992
  • NII論文ID
    130007904630
  • DOI
    10.11421/jsces.2020.20200018
  • ISSN
    13478826
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
    • KAKEN
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

問題の指摘

ページトップへ