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J-GLOBAL ID：202002224925974863   整理番号：20A1953673

BIMに基づく鉄道キャノピー健康監視システムデータの迅速アクセス最適化に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on rapid access optimization of railway canopy health monitoring system data based on BIM

著者 (4件)： Fan Xiao (School of Mechanical and Electrical Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Li Chonghui (School of Mechanical and Electrical Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  He Haijian (China Railway Guangzhou Bureau Group Co., Ltd., Guangzhou 510000, China) ,  Li Cunrong (School of Mechanical and Electrical Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2258  号： 1  ページ： 020015-020015-5  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:鉄道キャノピー鋼構造健全性監視システムにおける大量のモニタリングデータを処理するとき,遅いデータアクセス速度が,低いシステム性能をもたらすという問題を解決するために,それは,いくつかの操作の間の短縮データアクセス時間において,特に反映される。本論文は,モニタリングシステムのデータアクセス速度に影響を及ぼす因子を分析し,データ利用の頻度とデータ蓄積方法の合理性から,いくつかの重要なデータ情報を内部的に保存する高速アクセス方式,それは,BIMコンポーネントインデックス情報と頻繁に操作されたデータ情報を高速アクセス指向データモデルに統合して,システム初期化の間,メモリにそれを記憶する。システムがこの型の高度に使用されたデータを適用するとき,データアクセス時間を短くするために外部データベースを再びアクセスする必要はない。関連する比較実験を,システムの早期警戒と判断の頻繁な操作の間のデータアクセス速度に関して実行した。実験結果に従って,最適化の前に,最適化システムは早期警戒判断のプロセスにおけるデータアクセス時間を大幅に減らし,約40%短縮した。結論として,この方法は,システムおよびBIMモデルの間の良好な相互作用と,頻繁な操作が後に行われるとき,高速読取アクセスを可能にし,外部データベースへのアクセスの数を減らし,それによって,システムのデータアクセス時間を減らし,システム性能を最適化する。Copyright 2020 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  *最適化 ,  相互作用 ,  データベース ,  鋼 ,  データ蓄積 ,  監視装置 ,  呼出時間 ,  比較試験 ,  データモデル ,  キャノピー
準シソーラス用語： *健康調査 ,  構造ヘルスモニタリング ,  システム性能 ,  データアクセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (7件)： Bim ,  鉄道 ,  キャノピー ,  監視システム ,  アクセス ,  最適化 ,  研究