講演情報
[3I09]経時変化を考慮した応答スペクトルと深層学習を活用した配管支持部の損傷検出に関する検討
*饗庭 天暉1、深沢 剛司1、中村 いずみ2 (1. 東京電機大、2. 東京都市大)
キーワード：
耐震性、構造ヘルスモニタリング、配管サポート
著者らは，時間情報を付与した応答スペクトルと深層学習を活用した構造ヘルスモニタリング手法を提案している．本手法は，加速度，固有周期，時間の3次元情報を含む応答スペクトルの画像データから異常検出に必要な特徴量を抽出し，深層学習モデルにより異常の検出とその発生時刻を推定するものである．提案手法の有効性は弾塑性地震応答解析のデータを用いた検証によって確認されているが，実測のデータによる精度検証が今後の課題であった．そこで本研究では，配管支持部の損傷を伴う実測の加振データを対象に提案手法の異常検出精度を検証した．その結果，提案手法は異常の検出のみならず，その発生時刻を高い精度で検出が可能であることが明らかとなった．
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