構造ヘルスモニタリングの高度化のためのベイズ型構造同定と情報融合の提案 (基盤B)

本研究の目的は，構造ヘルスモニタリグにおける同定精度向上と他の先験情報との融合による構造物の健全度評価 までを可能にする実践的な構造モニタリング手法の提案による構造ヘルスモニタリグの高度化である．具体的に，

1. 不確定性の高い橋梁モニタリグデータに特化した時間領域ベイズ構造同定法の構築による同定精度向上，
2. 同定したシステム行列の確率分布を利用するロバストベイズ異常検知，
3. モニタリングと目視点検など他の点検情報を融合するベイズ健全度推定の提案，
4. 目視点検台帳を利用できる実橋梁の長期モニタリングと模型橋梁の載荷および劣化促進実験による妥当性検 証を行う．これによって，橋梁の健全度評価や予測を支援する実践的な構造ヘルスモニタリグが提案され， 社会基盤施設の維持管理に大きく貢献できる．

長期橋梁ヘルスモニタリングのための逐次ベイズ異常診断法の提案 (基盤B)

本研究は，長期的な経年変化に着目した橋梁異常診断の実現のため，気象状況・構造物の運用状況などの外部因子 の影響や計測データを逐次に分析できる異常診断法の構築を行なった．また提案手法の妥当性を検証するために実 橋での損傷および破壊実験を行った．本研究で得られた成果は，事前情報を必ずしも必要としない仮説の尤度比に 着目した逐次ベイズ異常診断の基礎理論の提案と改良ベイズ異常検知理論の提案に成功していること，季節変動 要因の除去におけるARIMAモデルの有用性を明らかにしたこと，またヘルスモニタリングにおける曲げ2次振動数 の重要を明らかにしていることで大別される．

Recursive Bayesian Anomaly Detection for long-term Bridge Health Monitoring

This study is intended to propose anomaly detection of bridge structures considering long-term deteriorations. A recursive anomaly detection method is successfully proposed considering seasonal influences such as environmental and operational conditions to the monitoring data. Validity of the proposed method is verified by damage experiment and failure experiment on actual bridges. Noteworthy outcomes of this study are summarized as follows: successful development of Bayesian damage detection method; effectiveness of ARIMA model for normalizing long-term monitoring data affected by environmental and operational conditions; and importance of the second bending frequency as a damage sensitive feature of girder bridges.

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橋梁緊急点検を支援する無人飛行体点検システムの開発 (萌芽)

本研究では橋梁構造物の緊急点検を支援する遠隔操作が可能な小型カメラ搭載の無人飛行体点検システムの開発を 目指す．２カ年にわたり，屋内外の実験による飛行安定性やデータ転送能力テストの結果，飛行は可能であるもの の全体的なバランスの制御に大きな問題ある結果となった．また球形フレームの補強だけでは強度が不足してお り，球形フレームそのものをFRPで再製作することになった．センシングに関しては，画像センシングに必要な事 前検討が行われ，性能が劣るPCカメラであっても超解像解析にによってひび割れの同定は可能であることがわか り，無人飛行体のみならず移動ロボット点検などに十分活かせる知見が得られた．

UAV-based bridge inspection system for an emergency event

This study intends to develop a ball-type unmanned aerial vehicle (UAV) deploying a CMOS camera over two years. The study covers examination of maneuvering performance of the UAV, image processing from the CMOS camera and optimal ways of data transmission. Prototypes of the ball-type UAV have been successfully built. However, problems to be solved have been observed through the test flights. The typical problem was on flight stability, which would be a great concern for real-word applications. Another problem was lack of strength of the frame that protect hovering system inside the frame. GFRP frame has been molded to enhance the from strength by sacrificing the weight saving. For the image processing, the image from the CMOS camera would provide valuable information such as cracks with the help of the technique called Super-resolution. It is noteworthy that findings from the image processing would be applied for mobile robot inspection.

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中小スパン橋梁の異常検知のための移動点検手法の開発と意思決定支援システムの提案 (基盤B)

走行車両振動から橋梁の損傷位置を同定する手法の妥当性について室内実験を行い，健全と判断する橋梁上を走行 するときの車両振動と損傷橋梁の上を走行する車両振動の差のウェーブレット係数から大まかな損傷位置の同定は 可能であることがわかった．
統計的推論による意思決定については，実橋梁での損傷実験データより多変量統計的分析を行った結果，損傷によ る多次元統計空間の距離の変化が明らかであり，実橋梁のモニタリングに有効であることを確認した．また，長期 モニタリングにおける定量的な評価のためベイズファクタによる評価方法の提案に成功している．

Damage Detection Approached for short and medium span bridges by drive-by inspection and decision making system

Feasibility of a wavelet-based drive-by bridge inspection is investigated through a scaled laboratory moving vehicle experiment. Overall, this investigation has illustrated the potential of this low-cost approach and highlighted conditions within which it can detect and/or locate bridge damage with reasonable accuracy.
The practicability of a damage detection technique utilizing the statistical patterns of modal parameters to a real simply-supported steel truss bridge, which was consecutively subjected to damage. Mahalanobis-distance (MD) was adopted as a damage-sensitive feature. The existence and severity of the damage is judged qualitatively by visual inspection of the MD plots. A bayesian approach focusing on both reducing external factors on long-term monitoring data and utilizing Bayes factor as an index is proposed for the long-term bridge health monitoring.

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