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J-GLOBAL ID：202002267994190927   整理番号：20A2514491

歪監視データの累積分布関数間の残差に基づく1つのクラスタ内で監視した橋の損傷検出【JST・京大機械翻訳】

Damage detection of bridges monitored within one cluster based on the residual between the cumulative distribution functions of strain monitoring data

著者 (2件)： Zhang Shaoyi (School of Transportation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Liu Yang (School of Transportation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： Structural Health Monitoring  (Structural Health Monitoring)
巻： 19  号： 6  ページ： 1764-1789  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2357A  ISSN： 1475-9217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 構造健全性モニタリング技術を用いて,局所道路網に位置する同じまたは類似の構造特性を有するいくつかの中小スパン橋を,1つのクラスタ内で同時に監視した。それにもかかわらず,時間変化する環境温度の下で1つのクラスタの中で監視したすべての橋の損傷を検出するのに,不十分な研究が行われてきた。この問題に取り組むために,歪モニタリングデータの累積分布関数間の残差を利用して,1つのクラスタ内のすべての橋の損傷を評価する方法を提案した。最初に,歪監視データセットを再構成するためのアルゴリズムを導入し,できるだけ大量のモニタリングデータから多くの測定雑音を除去する際の計算効率を効果的に改善した。第2に,異なる測定点における歪モニタリングデータ間の類似性を考慮したクラスタ分析アルゴリズムを提案し,1つのクラスタの中で監視したすべての橋の歪モニタリングデータを分類した。異なるクラスの歪モニタリングデータを,類似の確率分布パターンを同定することによって確立した。第3に,各クラスに対して,損傷検出指数を,歪モニタリングデータの累積分布関数間の残差に基づいて提案した。1つのクラスタの中で監視したすべてのブリッジは,同じモニタリング期間の間,類似した環境温度によって作用した。したがって,提案した指数に及ぼす環境温度の影響は,同じモニタリング期間の間,間接的に軽減した。したがって,提案したインデックスは,各クラスに属するすべての橋の損傷を効果的に検出するために実行される。最後に,提案した方法の有効性を数値シミュレーションと実際の橋から得られた歪モニタリングデータによって実証した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  道路網 ,  スパン ,  確率分布 ,  *残差 ,  経時変化 ,  再構成 ,  *クラスタ ,  クラスタ分析 ,  有効性 ,  *損傷検出
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  構造ヘルスモニタリング ,  計算効率 ,  *累積分布関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 1つのクラスタ内で監視した橋 ,  構造物の損傷検出 ,  時変環境温度 ,  累積分布関数 ,  クラスタ分析

分類 (3件)： 橋梁の破壊,保守,その他  (RC06080X) ,  金属構造  (RA04050W) ,  非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 歪 ,  累積分布関数 ,  残差 ,  クラスタ ,  橋 ,  損傷検出