105 統計的無学習損傷診断法における基準データ群最適化(知的材料・構造システム)
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概要
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The Unsupervised statistical damage diagnostic method can diagnose soundness of structure from data that will be acquired after set up. Presented method detects structural failure from statistical method that judges the equivalence of two data. One of these is called standard data that will be acquired when structure is normal. Another is called measurement data that will be acquired when structure is operated. However, there are many conditions in actual structure. Therefore, it is difficult to determine the only standard data for long-term diagnosis. So, optimal diagnosis needs optimization of the number of standard data groups. This report shows that application of the method to tunnel ventilation jet fan, the method of optimization of number of standard data groups in actual structure.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2006-11-25
著者
-
岩崎 篤
群馬大学大学院工学研究科
-
島村 佳伸
静岡大学
-
轟 章
東工大 工
-
島村 佳伸
静岡大学工学部機械工学科
-
島村 佳伸
静岡大・工
-
岩崎 篤
群馬大
-
岩崎 篤
東京大学
-
星野 景祐
群大院
-
島村 佳伸
静岡大学工学部
-
轟 章
東工大
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