構造物内相互性能監視への拡張相関異常検知の適用性

Applicability of extended correlation anomaly detection to intra-structure performance monitoring

Takada, Tsuyoshi; Yaoyama, Taro*; Hida, Takenori*

広域地震災害時において、都市の有する多数の構造物を一括監視し、それらの性能を比較可能な形で即時評価できることが重要である。既報では、拡張相関異常検知と呼ばれる機械学習手法を用いて、強震観測記録をもとに構造物各棟につき損傷可能性を異常度として評価する技術を構築してきた。本報では、上記技術を構造物内の局所損傷評価にまで拡張すること(構造物内相互監視とよぶ)を検討し、数値実験においてその適用性を評価した結果について述べる。

no abstracts in English

使用言語	:	Japanese
掲載資料名	:
巻	:
号	:
ページ数	:
発行年月	:
発表会議名	:	2020年度日本建築学会大会(関東)学術講演会
開催年月	:	2020/09
開催都市	:	千葉
開催国	:	日本
キーワード	:	no keyword

特許データ	:
PDF	:

論文URL	:
研究データの公開先DOI	:
使用施設	:
広報プレスリリース	:
論文解説記事 (成果普及情報誌)	:
受委託・共同研究相手機関	:

Access	:	- Accesses
Web of Science® Times Cited Count	:	被引用回数：評価・統計等のため最新の被引用回数を確認したい場合は、直接Web of Science®をご確認ください。 http://www.webofknowledge.com/wos
InCites™	:
Altmetrics	:

登録番号 : BB20200227
抄録集掲載番号 :
論文投稿番号 :

[CLARIVATE ANALYTICS], [WEB OF SCIENCE], [HIGHLY CITED PAPER & CUP LOGO] and [HOT PAPER & FIRE LOGO] are trademarks of Clarivate Analytics, and/or its affiliated company or companies, and used herein by permission and/or license.