構造物のモニタリング技術

構造物のモニタリング技術

効率的で客観的な性能評価技術,無人評価法として注目されるモニタリング技術の概要を解説

  • 口絵
ジャンル
発行年月日
2020/11/20
判型
A5
ページ数
306ページ
ISBN
978-4-339-05272-5
構造物のモニタリング技術
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定価

4,950(本体4,500円+税)

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モニタリング技術の知識は,これまで個々の研究開発者への依存性が高くその習得に多数の研究論文を必要としてきた。本書は土木・建築分野と情報分野の知識を体系的にまとめ,各技術の到達点と課題を大まかに理解できるよう解説した。

★発行前情報のため若干変更されることがございます。ご了承ください。★

1.はじめに
1.1 構造モニタリング技術とは
1.2 構造モニタリングの目的
1.3 技術発展の背景と現状
 1.3.1 技術の変遷
 1.3.2 持続性とモニタリング
1.4 本書の目的と構成
 1.4.1 本書の目的
 1.4.2 本書の構成

2.構造モニタリングの基礎知識:計測
2.1 構造モニタリングに用いられる計測量
2.2 計測方法
2.3 振動モニタリングで利用する外乱
 2.3.1 外乱の種類と特徴
 2.3.2 外乱とそれに対する応答のモニタリング
2.4 計測器の設置と運用
 2.4.1 設置
 2.4.2 運用

3.構造モニタリングの基礎知識:分析
3.1 計測データ処理
 3.1.1 オフライン型とオンライン型
 3.1.2 信号処理と波形処理
3.2 モデリング
 3.2.1 モデリングのタイミングと活用
 3.2.2 モデリングの目的とモデル化
 3.2.3 モデルの検証と妥当性の確認
3.3 システム同定
 3.3.1 同定法の分類
 3.3.2 代表的なシステム同定法

4.構造モニタリングの基礎知識:判断
4.1 判定基準
4.2 性能指標の選択とその具体例
 4.2.1 性能指標の選択
 4.2.2 性能指標の具体例

5.情報分野からの基礎知識
5.1 AI・機械学習法の概説
 5.1.1 AIの定義
 5.1.2 機械学習の学習形態
 5.1.3 機械学習を用いた異常検知
 5.1.4 ニューラルネットワークと深層学習
 5.1.5 サポートベクトルマシンとランダムフォレスト
 5.1.6 代表的な外れ値検知手法
 5.1.7 異常検知の評価法
5.2 IoT技術・センサーネットワーク(無線通信)
 5.2.1 構造モニタリングにおける無線通信への要求
 5.2.2 IoT向け通信規格LPWA
5.3 ビッグデータとデータ科学
 5.3.1 データスキル
 5.3.2 データ科学の技術活用
5.4 ドローン
 5.4.1 ドローンの概要と長所
 5.4.2 ドローンに関する規制
 5.4.3 建物の調査・点検へのドローンの利用
 5.4.4 建物の災害調査へのドローンの利用
 5.4.5 土木構造物の点検へのドローンの利用
5.5 先進的なセンシング技術
 5.5.1 非接触センシング
 5.5.2 非破壊センシング

6.適用事例:橋梁の振動モニタリング
6.1 適用事例から見える技術の現状
 6.1.1 コンクリート橋
 6.1.2 鋼橋
 6.1.3 モニタリングの目的と実際
6.2 実務上有用と考えられる事例
 6.2.1 コンクリート上部構造における補修補強効果の確認
 6.2.2 洗掘モニタリングにおける鉄道橋の運行管理

7.適用事例:建築構造物の振動モニタリング
7.1 適用事例から見える技術の現状
 7.1.1 強震観測と特性モニタリング
 7.1.2 制振・免震効果のモード特性としての把握
 7.1.3 応答モニタリングと実用化システム
 7.1.4 振動台実験によるモニタリング技術の検証
 7.1.5 限界耐力計算とモニタリング
7.2 構造モニタリングから得られる情報
 7.2.1 建物の振動特性
 7.2.2 応答値と構造被害
 7.2.3 応答値と非構造被害
7.3 構造モニタリングの費用
 7.3.1 初期費用
 7.3.2 維持管理費用
 7.3.3 更新費用

8.適用事例:船舶の構造モニタリング
8.1 船舶の構造の特徴
 8.1.1 海上を移動する巨大な鋼構造
 8.1.2 溶接による薄板防撓構造
 8.1.3 船体構造の強度評価
 8.1.4 船体構造の破損例
8.2 船舶の構造安全性と規則
 8.2.1 国際条約の枠組みと船級
 8.2.2 船級協会の規則
 8.2.3 船体構造モニタリングと船級
8.3 船体構造モニタリング
 8.3.1 船舶のモニタリングシステム
 8.3.2 船体構造モニタリングシステム
8.4 船体構造モニタリングの方向性

9.画像に基づくひび割れ・亀裂の点検評価システム
9.1 ひび割れ検出・定量化に関する実用化システム
9.2 Auto-CIMAのシステム構成とひび割れ検出手順
9.3 ひび割れ検出技術に関する近年の研究事例
 9.3.1 Structure from Motionを利用した方法
 9.3.2 AI・深層学習を利用した方法
 9.3.3 YOLOによる一般物体検出技術を用いたひび割れ検出
 9.3.4 デジタル画像相関法を用いたひび割れ検出の研究事例

10.モニタリングの利活用・マネージメントとその課題
10.1 技術検証の目的の分類
10.2 技術検証のレベル
10.3 技術検証の事例
 10.3.1 実験室レベルおよび数値シミュレーションレベルでの検証例
 10.3.2 実構造物レベルでの検証例
10.4 個別技術の統合・組合せと総合判断

11.将来展望
11.1 構造分野と情報分野の連携・融合
11.2 地震観測・地震時健全性モニタリング
11.3 データプラットフォーム
11.4 デジタルツイン
11.5 BIM・CIM
11.6 スマートシティ
11.7 構造モニタリングの将来

引用・参考文献
索引

藤野 陽三(フジノ ヨウゾウ)

池田 芳樹(イケダ ヨシキ)

阿部 雅人(アベ マサト)

伊山 潤(イヤマ ジュン)

大島 義信(オオシマ ヨシノブ)

鹿嶋 俊英(カシマ トシヒデ)

日下 彰宏(クサカ アキヒロ)

楠 浩一(クスノキ コウイチ)

倉田 真宏(クラタ マサヒロ)

白石 理人(シライシ ミチヒト)

鈴木 誠(スズキ マコト)

竹谷 晃一(タケヤ コウイチ)

長山 智則(ナガヤマ トモノリ)

西尾 真由子(ニシオ マユコ)

野村 泰稔(ノムラ ヤストシ)

松本 泰尚(マツモト ヤスナオ)

村山 英晶(ムラヤマ ヒデアキ)

掲載日:2020/10/20

日本シミュレーション学会誌「シミュレーション」39巻3号広告