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J-GLOBAL ID：202202212373471684   整理番号：22A0464502

非線形モデルを用いた損傷同定のためのスパースBayes学習:鋼構造骨組の溶接破壊への適用【JST・京大機械翻訳】

Sparse Bayesian learning for damage identification using nonlinear models: Application to weld fractures of steel-frame buildings

著者 (5件)： Filippitzis Filippos (Division of Engineering and Applied Science, California Institute of Technology, Pasadena, California, USA) ,  Kohler Monica D. (Division of Engineering and Applied Science, California Institute of Technology, Pasadena, California, USA) ,  Heaton Thomas H. (Division of Engineering and Applied Science, California Institute of Technology, Pasadena, California, USA) ,  Heaton Thomas H. (Division of Geological and Planetary Sciences, California Institute of Technology, Pasadena, California, USA) ,  Beck James L. (Division of Engineering and Applied Science, California Institute of Technology, Pasadena, California, USA)
資料名： Structural Control and Health Monitoring  (Structural Control and Health Monitoring)
巻： 29  号： 2  ページ： e2870  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2752A  ISSN： 1545-2255  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： スパースBayes学習(SBL)は,教師つき学習問題に取り組むためのよく確立された技術であるが,期待解がまばらである事前知識の利点を利用している。構造の初期損傷が限られた数の位置でのみ現れるという前提に基づいて,SBLを構造損傷を同定するために探索し,有望な結果を示した。構造損傷同定のための既存のSBL法は,モード特性に関連する測定を使用し,従って線形モデルに限定されている。本論文では,時間履歴測定を用いて,非線形モデルにおけるSBLの適用を可能にする方法論を提示した。構造モデルパラメータの最確な値とハイパーパラメータが反復的に得られる2段階最適化アルゴリズムを開発した。最も可能性のあるモデルパラメータ値をもたらす等価,単一目的,最小化問題も導いた。非線形有限要素モデルと模擬加速データを用いて,15階モーメント抵抗鋼-骨組建築物における溶接破壊の形式における損傷を同定する事例問題を考察した。繊維要素と双線形材料モデルを用いて,溶接部の亀裂が引張を受けるときの局部剛性の変化を説明し,モデルパラメータは引張を受ける亀裂として剛性の損失を特徴づけた。損傷同定結果は,様々な異なる損傷シナリオとモデルおよび測定誤差のレベルに対する損傷の存在,位置および重大性の同定において,提案した方法論の有効性とロバスト性を実証した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 亀裂 ,  最適化手法 ,  *鋼 ,  剛性 ,  *溶接 ,  溶接部 ,  教師つき学習 ,  引張 ,  モーメント ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 事前知識 ,  *損傷同定 ,  *非線形モデル ,  モデルパラメータ ,  *線形モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bayes推論 ,  損傷同定 ,  非線形モデリング ,  鉄骨フレーム建築 ,  構造ヘルスモニタリング

分類 (2件)： 構造力学一般  (HD01000X) ,  構造動力学  (HD02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 非線形モデル ,  損傷同定 ,  Bayes学習 ,  鋼構造 ,  骨組 ,  溶接 ,  破壊