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J-GLOBAL ID：202002283269804083   整理番号：20A2564259

遺伝的アルゴリズムを用いた鉄道橋のモデルベース損傷同定【JST・京大機械翻訳】

Model-based damage identification of railway bridges using genetic algorithms

著者 (5件)： Alves Vinicius N. (Department of Civil Engineering, School of Mines, Federal University of Ouro Preto, Ouro Preto, Brazil) ,  de Oliveira Matheus M. (Department of Civil Engineering, School of Mines, Federal University of Ouro Preto, Ouro Preto, Brazil) ,  Ribeiro Diogo (CONSTRUCT-LESE, School of Engineering, Polytechnic of Porto, Porto, Portugal) ,  Calcada Rui (CONSTRUCT-LESE, Faculty of Engineering, University of Porto, Porto, Portugal) ,  Cury Alexandre (Post-Graduate Program in Civil Engineering, Federal University of Juiz de Fora, Juiz de Fora, Brazil)
資料名： Engineering Failure Analysis  (Engineering Failure Analysis)
巻： 118  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0684A  ISSN： 1350-6307  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 数値モデル更新による構造健全性の評価は,ここ数年にわたる工学のいくつかの分野で注目されている。基本的には,測定および推定数値応答間の残差の最小化に基づく最適化プロセスから成る。そのような方法論では,いくつかの因子が,目的関数の定式化で使用される損傷特徴,最適化アルゴリズム,および採用された更新パラメータのような構造損傷の局所化と定量化の両方の成功に影響する。これらの方法を用いた多くの既存の研究を,単純な構造システム,例えば梁,フレームおよびトラスに適用した。しかし,文献では大規模で複雑な構造に適用した研究はほとんどない。この文脈において,本研究では,2つの事例研究に適用した遺伝的アルゴリズムベース手法の性能を評価する。最初の事例は仮想鉄道橋の2次元モデルを参照し,5つの異なる指標の効率とロバスト性を3つの損傷シナリオを考慮して評価した。第2のケースでは,実際の鉄道橋を考慮した。得られた結果は,提案した手法がいくつかの更新パラメータと少数のターゲット応答で多重損傷を検出し,位置決めし,定量化できることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  トラス ,  最適化手法 ,  *鉄道橋 ,  残差 ,  多重化 ,  目的関数 ,  事例研究 ,  定式化 ,  ロバスト性 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *損傷同定 ,  数値モデル ,  *モデルベース ,  構造健全性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 鉄道橋 ,  損傷同定 ,  モードパラメータ ,  モデル更新 ,  遺伝的アルゴリズム ,  特徴選択

分類 (3件)： 鉄道車両・鉄道車両工業一般  (QH01000S) ,  桁橋,トラス橋,アーチ橋  (RC06040F) ,  線路構造,軌道材料  (RC07030B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 遺伝的アルゴリズム ,  鉄道 ,  モデルベース ,  損傷同定