縮小鋼構造骨組の振動台実験データを用いたニューラルネットワークによる損傷検知の基礎的検討

摘要

構造ヘルスモニタリングにおいてニューラルネットワークを用いる際には十分な量の学習データが必要になる。高精度のシミュレーションによる生成型学習によりこの問題を克服できる可能性があるが，モニタリングシステムの観測データにはノイズなどのシミュレーションデータにはない固有の特性がある。本研究では実大スケールに近い縮小鋼構造試験体の振動台実験データを使用し，ニューラルネットワークを用いた損傷検知に関する基礎的な検討を行い，上記の課題を抽出する。