JP7087940B2 - Deterioration evaluation program, deterioration evaluation device and deterioration evaluation method - Google Patents
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Description
本発明は、劣化評価プログラムなどに関する。 The present invention relates to a deterioration evaluation program and the like.
橋梁の床版の劣化を評価する手法には、季節や環境による温度の影響を考慮した手法が知られている(例えば、特許文献1-5を参照)。 As a method for evaluating the deterioration of the deck of a bridge, a method considering the influence of temperature due to the season and the environment is known (see, for example, Patent Document 1-5).
例えば、特許文献1では、橋梁の下部工の健全性を評価する手法の技術が開示されている。ここでいう下部工とは、基礎と、基礎上に構築される橋脚と、橋脚の上に設けられ橋梁または高架橋を指示する支承とを備えるものである。なお、床版は上部工に該当する。かかる技術では、橋脚上に温度センサと傾斜センサを配置し、所定時間ごとに、温度センサにより温度情報を取得するとともに、傾斜センサによって、橋脚の橋軸方向の傾斜情報を取得する。そして、一定期間内の、温度情報の変化量に対する傾斜情報の変化量である橋脚傾斜変化率を求め、橋脚傾斜変化率の大きさによって下部工の健全性を判断する。
For example,
しかしながら、従来の技術では、橋梁の床版の劣化状況を、温度による影響を除外して、評価することが難しいという問題がある。すなわち、橋梁の床版は老朽化すると、床版の傾斜角が増加する。一方、橋梁の床版は上面と下面との間の温度差に応じて伸縮するため、季節の変化や日時の変化で、床版の傾斜角が変化する。したがって、床版の傾斜角の変化は、単純に、温度に起因したものか、床版の劣化に起因したものか判別するのが難しい。つまり、橋梁の床版の劣化状況を、温度による影響を除外して、評価することが難しい。 However, with the conventional technique, there is a problem that it is difficult to evaluate the deterioration state of the deck of a bridge by excluding the influence of temperature. That is, as the deck of a bridge ages, the inclination angle of the deck increases. On the other hand, since the deck of a bridge expands and contracts according to the temperature difference between the upper surface and the lower surface, the inclination angle of the deck changes due to seasonal changes and changes in the date and time. Therefore, it is difficult to determine whether the change in the inclination angle of the deck is simply due to the temperature or the deterioration of the deck. That is, it is difficult to evaluate the deterioration status of the deck of a bridge by excluding the influence of temperature.
例えば、特許文献1では、橋脚上の温度情報を取得して、温度情報の変化量に対する橋脚傾斜変化率を求め、橋脚傾斜変化率の大きさによって橋脚の床版の健全性を判断する。しかしながら、橋脚傾斜は床版の上面と下面との間の温度差から起きたものか、床版の劣化から起きたものか判別できない。つまり、橋梁の床版の劣化状況を、温度による影響を除外して、評価することが難しい。
For example, in
本発明は、1つの側面では、橋梁の床版の劣化状況を、温度による影響を除外して、評価することを目的とする。 One aspect of the present invention is to evaluate the deterioration state of a bridge deck, excluding the influence of temperature.
1つの態様では、劣化評価プログラムは、コンピュータに、劣化を評価する評価対象の床版の上面および下面の温度情報と、前記評価対象の桁と床版に設置された傾斜センサによる傾斜情報とを含む観測データを、前記上面の温度および前記下面の温度との関係が変化するような期間分取得し、前記観測データから、前記床版の単体の傾斜角、並びに、前記床版の前記上面の温度および前記下面の温度の関係に関する予測モデルを構築し、前記予測モデルを用いて、前記床版の劣化を評価する、処理を実行させる。 In one embodiment, the degradation evaluation program provides the computer with temperature information on the top and bottom surfaces of the floor slab to be evaluated for deterioration, and tilt information from the girder to be evaluated and the tilt sensor installed on the floor slab. The observation data including the observation data is acquired for a period in which the relationship between the temperature of the upper surface and the temperature of the lower surface changes, and from the observation data, the inclination angle of the single unit of the floor slab and the upper surface of the floor slab are obtained. A prediction model regarding the relationship between the temperature and the temperature of the lower surface is constructed, and the prediction model is used to execute a process for evaluating the deterioration of the floor slab.
1実施態様によれば、橋梁の床版の劣化状況を、温度による影響を除外して、評価することができる。 According to one embodiment, the deterioration state of the deck of a bridge can be evaluated by excluding the influence of temperature.
以下に、本願の開示する劣化評価プログラム、劣化評価装置および劣化評価方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、実施例により限定されるものではない。 Hereinafter, examples of the deterioration evaluation program, deterioration evaluation device, and deterioration evaluation method disclosed in the present application will be described in detail with reference to the drawings. The present invention is not limited to the examples.
[実施例に係る劣化評価装置を含む劣化評価システムの構成]
図1は、実施例に係る劣化評価装置を含む劣化評価システムの構成を示す機能ブロック図である。図1に示す劣化評価装置1は、橋梁(橋)の床版の傾斜角と、床版の上下の温度とを用いた床版の劣化に関する予測モデルを構築し、当該予測モデルを用いて、床版の劣化を温度による影響を除外して評価する。ここでいう床版とは、車両の荷重が直接かかる床にあたる箇所のことをいう。
[Configuration of deterioration evaluation system including deterioration evaluation device according to the embodiment]
FIG. 1 is a functional block diagram showing a configuration of a deterioration evaluation system including a deterioration evaluation device according to an embodiment. The
ここで、床版の傾斜角だけでは、床版の劣化状況を適切に評価することができないことについて、図2を参照して説明する。図2は、温度差と床版の伸縮を説明する図である。図2のグラフに示すように、床版の上面と下面の温度変化は、季節により異なる。 Here, it will be described with reference to FIG. 2 that the deterioration state of the deck cannot be appropriately evaluated only by the inclination angle of the deck. FIG. 2 is a diagram illustrating a temperature difference and expansion and contraction of a deck. As shown in the graph of FIG. 2, the temperature change between the upper surface and the lower surface of the deck varies depending on the season.
図2左図に示すように、夏季において、昼間では、床版の上面の温度が60℃前後まで上昇し、夜間でも、コンクリートの蓄熱の影響で、外気温より高くなる。すると、床版の上部が伸び、下部が縮む。温度が上昇すれば、床版の撓みが大きくなり、傾斜角も大きくなるが、前記現象により、床版の傾斜角が外気温や床版の平均温度の傾斜角より小さくなる。 As shown in the left figure of FIG. 2, in the summer, the temperature of the upper surface of the deck rises to around 60 ° C. in the daytime, and even at night, it becomes higher than the outside temperature due to the influence of the heat storage of the concrete. Then, the upper part of the deck stretches and the lower part shrinks. As the temperature rises, the deflection of the deck increases and the tilt angle also increases, but due to the above phenomenon, the tilt angle of the deck becomes smaller than the tilt angle of the outside air temperature and the average temperature of the deck.
また、図2右図に示すように、冬季において、夜間では、床版の上面の温度が、放射冷却の影響で、路面凍結が起こるように、下面の温度よりも低くなる。すると、床版の上部が縮み、下部が伸びる。温度が低下すれば、床版の撓みが小さくなり、傾斜角も小さくなるが、前記現象により、床版の傾斜角が外気温や床版の平均温度の傾斜角より大きくなる。 Further, as shown in the right figure of FIG. 2, in winter, at night, the temperature of the upper surface of the deck is lower than the temperature of the lower surface so that the road surface freezes due to the influence of radiative cooling. Then, the upper part of the deck shrinks and the lower part expands. When the temperature decreases, the bending of the deck becomes smaller and the tilt angle becomes smaller, but due to the above phenomenon, the tilt angle of the deck becomes larger than the tilt angle of the outside air temperature and the average temperature of the deck.
したがって、劣化評価装置1は、床版の傾斜角を単純に温度補正するだけでは、床版の劣化を適切に評価することができない。そこで、以降では、床版の傾斜角のみならず、床版の上下の温度を用いた評価モデルを構築し、構築した評価モデルを用いて、床版の劣化を評価する劣化評価装置1について説明する。
Therefore, the
図1に戻って、劣化評価システム9は、劣化評価装置1、温度センサ2および傾斜センサ3を有する。劣化評価装置1は、温度センサ2および傾斜センサ3を、それぞれネットワーク4を介して接続する。
Returning to FIG. 1, the
温度センサ2は、床版の上下の表面温度を検出する。床版の上面の温度は、床版の日照部分の表面温度を検出するためである。床版の下面の温度は、床版の日照部分でない箇所の表面温度を検出するためである。なお、温度センサ2は、床版の上面の温度および床版の下面の温度を検出可能な位置に設置される。
The
傾斜センサ3は、床版単体の傾斜角を算出するために、床版の上面の水平方向に対する傾斜角を検出するとともに、桁の水平方向に対する傾斜角を検出する。傾斜センサ3は、例えば、加速度センサであるが、これに限定されず、傾斜角センサ、角速度センサなどの傾斜を測定できるセンサであれば良い。なお、傾斜センサ3は、床版の傾斜角および桁の傾斜角を検出可能な位置に設置される。 The tilt sensor 3 detects the tilt angle of the upper surface of the deck in the horizontal direction and also detects the tilt angle of the girder in the horizontal direction in order to calculate the tilt angle of the deck alone. The tilt sensor 3 is, for example, an acceleration sensor, but is not limited to this, and any sensor such as a tilt angle sensor or an angular velocity sensor that can measure tilt may be used. The tilt sensor 3 is installed at a position where the tilt angle of the deck and the tilt angle of the girder can be detected.
ここで、温度センサ2および傾斜センサ3の設置位置の一例を、図3を参照して説明する。図3は、温度センサおよび傾斜センサの設置位置の一例を示す図である。図3に示すように、橋梁B0が示されている。橋梁B0は、床版B1と、桁B2と、橋脚B3とを含む。床版B1は、例えば、橋の上を通る車両の重みを桁B2や橋脚B3に伝えるための床板のことをいう。桁B2は、例えば、床版B1を支える材のことをいう。橋脚B3は、橋を支える構造物のことであり、橋台であっても良い。
Here, an example of the installation position of the
温度センサ2-1は、床版B1の上面に設置される。また、温度センサ2-2は、床版B1の下面に設置される。これにより、劣化評価装置1は、床版B1の上下面の温度を取得することが可能となる。
The temperature sensor 2-1 is installed on the upper surface of the floor slab B1. Further, the temperature sensor 2-2 is installed on the lower surface of the floor slab B1. As a result, the
傾斜センサ3-1は、桁B2の下面に、傾斜センサ3-2は、床版B1の下面に、それぞれ設置され、且つ、前記2センサの位置関係は、桁B2の長手方向と直行する方向に設置される。これにより、劣化評価装置1は、床版B1の傾斜角とともに桁B2の傾斜角を取得することが可能となる。床版B1の傾斜角のみならず桁B2の傾斜角を取得するのは、床版B1単体の傾斜角を算出するためである。すなわち、桁B2は、床版B1を支えているので、桁B2が傾斜すると、桁B2の傾斜角が床版B1の傾斜角に加算される。したがって、劣化評価装置1は、床版B1の傾斜角のみならず桁B2の傾斜角も取得する。この結果、劣化評価装置1は、床版B1の傾斜角と、桁B2の傾斜角とにより、床版B1単体の傾斜角を算出することが可能となる。なお、床版B1単体の傾斜角は、床版B1の傾斜角から桁B2の傾斜角を差し引けば良い。
The tilt sensor 3-1 is installed on the lower surface of the girder B2, the tilt sensor 3-2 is installed on the lower surface of the deck B1, and the positional relationship between the two sensors is a direction orthogonal to the longitudinal direction of the girder B2. Will be installed in. As a result, the
図1に戻って、劣化評価装置1は、制御部10および記憶部20を有する。
Returning to FIG. 1, the
制御部10は、CPU(Central Processing Unit)などの電子回路に対応する。そして、制御部10は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部10は、データ取得部11、評価関数構築部12および評価部13を有する。なお、データ取得部11は、取得部の一例である。評価関数構築部12は、構築部の一例である。評価部13は、評価部の一例である。
The
記憶部20は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。記憶部20は、上面温度データ21、下面温度データ22、桁傾斜角データ23、床版傾斜角データ24、床版単体傾斜角データ25および評価モデル26を有する。
The
上面温度データ21は、予測モデルを構築するための学習用の温度データであり、床版B1の上面の温度データである。上面温度データ21は、床版B1における上面の温度および下面の温度との関係が変化するような期間分を学習期間とする上面の温度データである。かかる期間は、例えば、夏季から冬季までの期間、または冬季から夏季までの期間である。なお、かかる期間は、これに限定されず、夏季および冬季を含む期間であれば良く、1年であっても良いし、仮に床版B1に劣化があっても無視できる期間であれば良い。上面温度データ21は、例えば、データ取得部11によって記憶される。
The top
下面温度データ22は、予測モデルを構築するための学習用の温度データであり、床版B1の下面の温度データである。下面温度データ22は、上面温度データ21と同じ期間分の床版B1の下面の温度データである。なお、下面温度データ22は、例えば、データ取得部11によって記憶される。
The bottom surface temperature data 22 is temperature data for learning for constructing a prediction model, and is temperature data on the bottom surface of the deck B1. The bottom surface temperature data 22 is the temperature data of the bottom surface of the deck B1 for the same period as the top
桁傾斜角データ23は、予測モデルを構築するための学習用の傾斜データであり、桁B2の傾斜角データである。桁傾斜角データ23は、上面温度データ21や下面温度データ22と同じ期間分の桁B2の傾斜角データである。なお、桁傾斜角データ23は、例えば、データ取得部11によって記憶される。
The digit
床版傾斜角データ24は、予測モデルを構築するための学習用の傾斜データであり、床版B1の傾斜角データである。床版傾斜角データ24は、上面温度データ21、下面温度データ22や桁傾斜角データ23と同じ期間分の床版B1の傾斜角データである。なお、床版傾斜角データ24は、例えば、データ取得部11によって記憶される。
The deck tilt angle data 24 is tilt data for learning for constructing a prediction model, and is tilt angle data of the deck B1. The deck tilt angle data 24 is the tilt angle data of the deck B1 for the same period as the top
床版単体傾斜角データ25は、予測モデルを構築するための学習用の傾斜データであり、床版B1単体の傾斜角データである。床版単体傾斜角データ25は、上面温度データ21、下面温度データ22や、桁傾斜角データ23や床版傾斜角データ24と同じ期間分の床版B1単体の傾斜角データである。床版単体傾斜角データ25は、同じ観測点ごとに、床版B1の傾斜角から桁B2の傾斜角を差し引いたデータである。なお、床版単体傾斜角データ25は、評価関数構築部12によって記憶される。
The floor slab unit
評価モデル26は、床版の劣化を評価するために用いられる学習モデルである。評価モデル26は、床版単体の傾斜角、床版の上面温度および床版の下面温度の関係に関する評価関数により表わされる。なお、評価モデル26は、評価関数構築部12によって構築される。 The evaluation model 26 is a learning model used to evaluate the deterioration of the deck. The evaluation model 26 is represented by an evaluation function relating to the relationship between the tilt angle of the floor slab alone, the top surface temperature of the floor slab, and the bottom surface temperature of the floor slab. The evaluation model 26 is constructed by the evaluation function construction unit 12.
データ取得部11は、床版B1の上面および下面の温度情報と、桁B2と床版B1に設置された傾斜センサ3による傾斜情報とを含む学習用のデータ(以降、学習用データ)を、床版B1の上面の温度および下面の温度との関係が変化するような期間分取得する。 The data acquisition unit 11 obtains learning data (hereinafter referred to as learning data) including temperature information on the upper surface and the lower surface of the deck B1 and tilt information by the tilt sensor 3 installed on the girder B2 and the deck B1. Obtained for a period during which the relationship between the temperature of the upper surface and the temperature of the lower surface of the deck B1 changes.
例えば、データ取得部11は、経時的に、傾斜センサ3-1から桁B2の傾斜角データを取得する。データ取得部11は、経時的に、傾斜センサ3-2から床版B1の傾斜角データを取得する。データ取得部11は、経時的に取得した、桁B2の傾斜角データおよび床版B1の傾斜角データを用いて、車両が走行していない期間を抽出する。一例として、データ取得部11は、経時的に取得した、桁B2の傾斜角データおよび床版B1の傾斜角データの変動が基準値未満である場合には、車両が走行していないと判断する。そして、データ取得部11は、車両が走行していない期間の桁B2傾斜角データおよび床版B1の傾斜角データを取得する。 For example, the data acquisition unit 11 acquires the tilt angle data of the digit B2 from the tilt sensor 3-1 over time. The data acquisition unit 11 acquires the inclination angle data of the deck B1 from the inclination sensor 3-2 over time. The data acquisition unit 11 extracts the period during which the vehicle is not traveling by using the inclination angle data of the girder B2 and the inclination angle data of the deck B1 acquired over time. As an example, the data acquisition unit 11 determines that the vehicle is not traveling when the fluctuation of the inclination angle data of the digit B2 and the inclination angle data of the deck B1 acquired over time is less than the reference value. .. Then, the data acquisition unit 11 acquires the digit B2 inclination angle data and the inclination angle data of the deck B1 during the period when the vehicle is not traveling.
そして、データ取得部11は、車両が走行していない期間に、温度センサ2-1から床版B1の上面の温度データを取得する。データ取得部11は、車両が走行していない期間に、温度センサ2-2から床版B1の下面の温度データを取得する。 Then, the data acquisition unit 11 acquires the temperature data of the upper surface of the deck B1 from the temperature sensor 2-1 during the period when the vehicle is not traveling. The data acquisition unit 11 acquires temperature data on the lower surface of the deck B1 from the temperature sensor 2-2 while the vehicle is not traveling.
そして、データ取得部11は、車両が走行していない期間に取得された、床版B1の上面の温度データ、床版B1の下面の温度データを学習用温度データとして記憶部20の上面温度データ21および下面温度データ22に格納する。データ取得部11は、車両が走行していない期間に取得された、桁B2の傾斜角データおよび床版B1の傾斜角データを学習用傾斜データとして記憶部20の桁傾斜角データ23および床版傾斜角データ24に格納する。
Then, the data acquisition unit 11 uses the temperature data of the upper surface of the floor slab B1 and the temperature data of the lower surface of the floor slab B1 acquired during the period when the vehicle is not running as the temperature data for learning, and the upper surface temperature data of the
評価関数構築部12は、床版B1単体の傾斜角、並びに、床版B1の上面の温度および下面の温度の関係に関する予測モデル(評価関数)を構築するために、学習用データ(学習用温度データ、学習用傾斜データ)を加工する。 The evaluation function construction unit 12 builds learning data (learning temperature) in order to build a prediction model (evaluation function) regarding the relationship between the inclination angle of the floor slab B1 alone and the temperature of the upper surface and the lower surface of the floor slab B1. Data, inclination data for learning) is processed.
例えば、評価関数構築部12は、学習用傾斜データに含まれる桁傾斜角データ23および床版傾斜角データ24を用いて、同じ観測点ごとに、床版B1単体の傾斜角を算出する。すなわち、評価関数構築部12は、同じ観測点の床版B1の傾斜角から桁B2の傾斜角を差し引いた値をこの観測点の床版B1単体の傾斜角として算出する。そして、評価関数構築部12は、床版B1単体の傾斜角データを学習用傾斜データとして記憶部20の床版単体傾斜角データ25に格納する。
For example, the evaluation function construction unit 12 calculates the tilt angle of the deck B1 alone for each of the same observation points by using the digit
そして、評価関数構築部12は、学習用温度データに含まれる上面温度データ21について、日ごとの平均温度を算出し、上面温度データ21に追加する。評価関数構築部12は、学習用温度データに含まれる下面温度データ22についてについて、日ごとの平均温度を算出し、下面温度データ22に追加する。評価関数構築部12は、学習用傾斜データに含まれる床版単体傾斜角データ25について、日ごとの平均傾斜角を算出し、床版単体傾斜角データ25に追加する。
Then, the evaluation function construction unit 12 calculates the daily average temperature of the top
ここで、上面温度データ21、下面温度データ22、桁傾斜角データ23、床版傾斜角データ24および床版単体傾斜角データ25の一例を、図4および図5を参照して説明する。なお、図4および図5では、上面の温度および下面の温度との関係が変化するような期間を、夏季から冬季までの期間とする。
Here, an example of the top
図4は、床版の上下面温度データの一例を示す図である。 FIG. 4 is a diagram showing an example of upper and lower surface temperature data of the floor slab.
図4左図には、X軸を日とし、Y軸を温度とした、床版B1の上面温度データ21が示されている。ここでは、0日を夏季の所定の日として、0日から日ごとの床版B1の上面温度が示されている。この上面温度データ21から、例えば最小二乗法により、上面温度の一次関数y=-0.1848x+39.506が算出される。
The left figure of FIG. 4 shows the top
図4右図には、X軸を日とし、Y軸を温度とした、床版B1の下面温度データ22が示されている。ここでは、0日を上面温度データ21の0日と同日として、0日から日ごとの床版B1の下面温度が示されている。この下面温度データ22から、例えば最小二乗法により、下面温度の一次関数y=-0.1462x+29.878が算出される。
The right figure of FIG. 4 shows the bottom surface temperature data 22 of the deck B1 with the X-axis as the day and the Y-axis as the temperature. Here, the 0th day is regarded as the same day as the 0th day of the upper
図5は、床版単体の傾斜角データの一例を示す図である。 FIG. 5 is a diagram showing an example of tilt angle data of a single deck slab.
図5上左図には、X軸を日とし、Y軸を角度として、桁B2の桁傾斜角データ23が示されている。ここでは、0日を上面温度データ21や下面温度データ22の0日と同日として、0日から日ごとの桁B2の傾斜角が示されている。
In the upper left figure of FIG. 5, the girder
図5上右図には、X軸を日とし、Y軸を角度として、床版B1の床版傾斜角データ24が示されている。ここでは、0日を上面温度データ21、下面温度データ22や桁B2の桁傾斜角データ23の0日と同日として、0日から日ごとの床版B1の傾斜角が示されている。
In the upper right figure of FIG. 5, the deck tilt angle data 24 of the deck B1 is shown with the X-axis as the day and the Y-axis as the angle. Here, the 0th day is the same day as the 0th day of the upper
図5下図には、X軸を日とし、Y軸を角度差として、床版単体傾斜角データ25が示されている。ここでは、0日を上面温度データ21、下面温度データ22、桁B2の桁傾斜角データ23や床版B1の床版傾斜角データ24の0日と同日として、0日から日ごとの床版B1単体の傾斜角が示されている。すなわち、データ取得部11は、日ごとに、床版B1の傾斜角から桁B2の傾斜角を差し引いた角度差を、床版単体傾斜角データ25に追加する。この床版単体傾斜角データ25から、例えば最小二乗法により、床版B1単体の傾斜角の一次関数y=-0.0027x+0.6693が算出される。
In the lower figure of FIG. 5, the floor slab unit
図1に戻って、評価関数構築部12は、加工後の学習用データから、床版B1単体の傾斜角、並びに、床版B1の上面の温度および下面の温度の関係に関する予測モデル(評価関数)を構築する。 Returning to FIG. 1, the evaluation function construction unit 12 predicts the relationship between the inclination angle of the deck B1 alone and the temperature of the upper surface and the lower surface of the deck B1 from the training data after processing (evaluation function). ) Is constructed.
例えば、評価関数構築部12は、加工後の学習用データを用いて、式(1)のように、床版B1の上面の温度T2および下面の温度T1への重み付けを行って、床版B1単体傾斜角θに加算した評価関数fを構築する。学習用データは、床版B1の上面の温度および下面の温度との関係が変化するような期間(学習期間)のデータを用いる。なお、式(1)のθ,T1,T2は、それぞれ床版B1単体の傾斜角,床版B1の下面の温度,床版B1の上面の温度である。また、w1、w2は、それぞれ下面の温度への重み、上面の温度への重みである。
f(θ,T1,T2)=θ-w1×T1-w2×T2・・・式(1)
For example, the evaluation function construction unit 12 weights the upper surface temperature T2 and the lower surface temperature T1 of the deck B1 using the training data after processing as in the equation (1), and the deck B1 The evaluation function f added to the single tilt angle θ is constructed. As the learning data, data for a period (learning period) in which the relationship between the temperature of the upper surface and the temperature of the lower surface of the deck B1 changes is used. Note that θ, T1 and T2 in the equation (1) are the inclination angle of the floor slab B1 alone, the temperature of the lower surface of the floor slab B1, and the temperature of the upper surface of the floor slab B1, respectively. Further, w1 and w2 are weights on the temperature of the lower surface and weights on the temperature of the upper surface, respectively.
f (θ, T1, T2) = θ-w1 x T1-w2 x T2 ... Equation (1)
すなわち、評価関数構築部12は、床版B1単体の傾斜角θ、並びに、床版B1の上面の温度T2および下面の温度T1をパラメータとする評価関数fを構築するために、学習期間の学習用データを用いて重みw1,w2を決定する。 That is, the evaluation function construction unit 12 learns the learning period in order to construct the evaluation function f having the inclination angle θ of the floor slab B1 alone and the temperature T2 on the upper surface and the temperature T1 on the lower surface of the floor slab B1 as parameters. The weights w1 and w2 are determined using the data.
一例として、学習期間が、夏季から冬季までの期間であるとする。すると、学習期間において、床版B1の上面の温度、床版B1の下面の温度および床版B1単体の傾斜角については、いずれも低下し、それぞれ一次結合で表すことができる。すなわち、評価関数構築部12は、学習期間の床版単体傾斜角データ25を用いて、床版B1単体の傾斜角の一次結合(線形近似)を算出する。評価関数構築部12は、学習期間の下面温度データ22を用いて、床版B1の下面の温度の一次結合(線形近似)を算出する。評価関数構築部12は、学習期間の上面温度データ21を用いて、床版B1の上面の温度の一次結合(線形近似)を算出する。ここで、床版B1単体の傾斜角を、時間tを変数とする一次結合α0t+β0で表わすとする。床版B1の下面の温度を、時間tを変数とする一次結合α1t+β1で表わすとする。床版B1の上面の温度を、時間tを変数とする一次結合α2t+β2で表わすとする。
As an example, assume that the study period is from summer to winter. Then, during the learning period, the temperature of the upper surface of the floor slab B1, the temperature of the lower surface of the floor slab B1, and the inclination angle of the floor slab B1 alone are all lowered and can be represented by primary coupling. That is, the evaluation function construction unit 12 calculates a linear combination (linear approximation) of the tilt angle of the deck B1 alone by using the deck single
そして、学習期間が、夏季から冬季までの期間であれば、仮に床版B1に劣化があっても無視できる期間であると推定される。したがって、評価関数構築部12は、式(1)の評価関数が一定となるように、重みw1,w2を決定する。すなわち、評価関数構築部12は、式(1)のθに一次結合α0t+β0を代入し、式(1)のT1に一次結合α1t+β1を代入し、式(1)のT2に一次結合α2t+β2を代入して、式(2)で示されるg(t|w1,w2)の重みw1,w2を算出する。なお、式(2)のconstは、定数であることを示す。
g(t|w1,w2)=α0t+β0-w1×(α1t+β1)-w2×(α2t+β2)=const・・・式(2)
If the learning period is from summer to winter, it is presumed that even if the deck B1 is deteriorated, it can be ignored. Therefore, the evaluation function construction unit 12 determines the weights w1 and w2 so that the evaluation function of the equation (1) is constant. That is, the evaluation function construction unit 12 substitutes the linear combination α 0 t + β 0 for θ in the equation (1), substitutes the linear combination α 1 t + β 1 for
g (t | w1, w2) = α 0 t + β 0 −w 1 × (α 1 t + β 1 ) −w 2 × (α 2 t + β 2 ) = constant ・ ・ ・ Equation (2)
式(2)を解くためには、以下に示す式(3)の制約条件が出される。式(3)の制約条件の意味は、式(2)が定数(const)となるためには、変数tがいかなる値であっても0になる必要があるということである。
加えて、式(2)を解くためには、以下に示す式(4)の制約条件が出される。式(4)の制約条件の意味は、尤度として示されるw1,w2を求めるために、fとgとの差の2乗を最小二乗法により最小化するということである。なお、式(4)について、iは、学習用データの中の各サンプルの観測点を表し、nは、サンプルの最大数を表す。一例として、上面温度データ21、下面温度データ22および床版単体傾斜角データ25では、日を表し、nは最大日数を表す。
式(3)により、重みw2が、式(5)と算出される。
そして、重みw2を式(4)に代入したうえで、式(6)のように、重みw1に対して偏微分した結果を0とする。これは、重みw1に対して偏微分した結果が0となるとき、fとgとの差の2乗が最小となるからである。
式(6)により、重みw1が、式(7)と算出される。
一例として、学習用データが、図4の上面温度データ21、図4の下面温度データ22、図5の床版単体傾斜角データ25である場合には、重みw1は、0.0469と算出され、重みw2は、-0.0224と算出される。
As an example, when the training data is the upper
また、評価関数構築部12は、評価関数の閾値を計算する。例えば、評価関数構築部12は、予め定められた、対策が必要な区分(要対策区分)の残留変形角を利用して、評価関数の閾値を計算する。要対策区分の残留変形角を利用するのは、健全な床版の傾斜角であるか否かの限界角とするためである。一例として、評価関数構築部12は、評価関数fについて、床版の要対策区分の残留変形角を単体傾斜角θとして、学習期間の中で最低の下面温度を下面温度T1として、下面温度T1の観測点の上面温度を上面温度T2として、評価関数fの閾値THを算出する。学習期間の中で最低の下面温度の観測点を利用するのは、下面温度が最低のときが、床版の傾斜角への温度による影響が顕著となると推測されるからである。言い換えれば、床版が実際の撓みより一番激しい撓みとなると推測されるからである。 Further, the evaluation function construction unit 12 calculates the threshold value of the evaluation function. For example, the evaluation function construction unit 12 calculates the threshold value of the evaluation function by using the residual deformation angle of the predetermined category (category requiring countermeasure). The reason why the residual deformation angle of the countermeasure-required category is used is to use it as the limit angle of whether or not the inclination angle of the deck is sound. As an example, for the evaluation function f, the evaluation function construction unit 12 sets the residual deformation angle of the countermeasure-requiring category of the floor slab as the single inclination angle θ, the lowest bottom surface temperature in the learning period as the bottom surface temperature T1, and the bottom surface temperature T1. The threshold temperature TH of the evaluation function f is calculated by setting the upper surface temperature of the observation point of No. 1 as the upper surface temperature T2. The observation point with the lowest bottom surface temperature in the learning period is used because it is presumed that the influence of the temperature on the tilt angle of the deck becomes significant when the bottom surface temperature is the lowest. In other words, it is presumed that the deck will be the most severely deflected than the actual deflection.
また、評価関数構築部12は、構築された評価関数および閾値を評価モデルとして、記憶部20の評価モデル26に格納する。
Further, the evaluation function construction unit 12 stores the constructed evaluation function and the threshold value as an evaluation model in the evaluation model 26 of the
評価部13は、評価関数構築部12によって構築された予測モデル(評価関数)を用いて、床版の劣化を評価する。例えば、評価部13は、評価用の床版単体傾斜角のデータ、評価用の床版の上面温度のデータおよび評価用の床版の下面温度のデータを受け取る。評価部13は、受け取ったデータを評価関数fに代入し、評価値を算出する。評価部13は、評価値が閾値THより大きいか否かを判定する。評価部13は、評価値が閾値THより大きいと判定した場合には、評価結果を異常と評価する。すなわち、評価部13は、床版が劣化していると評価する。評価部13は、評価値が閾値TH以下であると判定した場合には、評価結果を正常と評価する。すなわち、評価部13は、床版が劣化していないと評価する。これにより、評価部13は、床版の劣化状況を、温度による影響を除外して、評価することができる。なお、評価部13は、評価値を用いて床版がどれだけ劣化しているかを評価するようにしても良い。
The
[実施例に係る劣化評価の一例]
次に、実施例に係る劣化評価の一例を、図6を参照して説明する。図6は、実施例に係る劣化評価の一例を示す図である。なお、図6では、図4の上面温度データ21および下面温度データ22、図5の床版単体傾斜角データ25を用いて構築された評価関数fを利用して、床版の劣化評価を行った場合である。すなわち、評価関数fの重みw1は、0.0469であり、重みw2は、-0.0224である。
[Example of deterioration evaluation according to the example]
Next, an example of deterioration evaluation according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a diagram showing an example of deterioration evaluation according to an embodiment. In FIG. 6, deterioration evaluation of the floor slab is performed using the evaluation function f constructed by using the top
図6の上図には、評価関数構築部12によって算出された評価関数スコア(閾値)が表わされている。例えば、評価関数構築部12は、評価関数fについて、以下のデータを用いて、評価関数fの評価関数スコア(閾値)を算出する。評価関数fについて、床版単体傾斜角θを床版の要対策区分の残留変形角(tanθ)1/400である0.14degreeとし、下面温度T1を学習期間の中で最低の下面温度1.3℃とし、上面温度T2を下面温度T1の観測点の上面温度4.55℃とする。この結果、評価関数スコア(閾値)THは、0.18と算出される。 The upper figure of FIG. 6 shows the evaluation function score (threshold value) calculated by the evaluation function construction unit 12. For example, the evaluation function construction unit 12 calculates the evaluation function score (threshold) of the evaluation function f using the following data for the evaluation function f. Regarding the evaluation function f, the floor slab single inclination angle θ is 0.14 degree, which is 1/400 of the residual deformation angle (tan θ) of the floor slab requiring countermeasure category, and the bottom surface temperature T1 is the lowest bottom surface temperature in the learning period. The upper surface temperature T2 is set to 3 ° C., and the upper surface temperature T2 is set to 4.55 ° C. at the observation point of the lower surface temperature T1. As a result, the evaluation function score (threshold value) TH is calculated as 0.18.
まず、<1>の健全な床版(対策区分判定:A)の場合について、評価関数fおよび閾値THを適用する。かかる床版の観測された床版単体傾斜角は、0.55degree、床版の下面温度は、25℃、床版の上面温度は、35℃である。すると、評価部13は、評価関数fについて、0.55(degree)をθに代入し、25(℃)をT1に代入し、35(℃)をT2に代入し、評価関数スコアを算出する。ここでは、評価関数スコアは、0.16と算出される。
First, the evaluation function f and the threshold value TH are applied to the case of the sound floor slab (measure classification determination: A) of <1>. The observed tilt angle of the deck is 0.55 degree, the bottom temperature of the deck is 25 ° C, and the top temperature of the deck is 35 ° C. Then, the
そして、評価部13は、評価関数スコアが閾値THより大きいか否かを判定する。ここでは、評価関数スコア0.16が閾値0.18より小さいので、評価部13は、評価結果を「正常」と評価する。すなわち、評価部13は、床版が劣化していないと評価する。したがって、評価関数fによって評価された評価結果は、実際の結果(健全床版)と同一の結果となる。かかる場合では、温度が全体的に上昇すると、床版が撓むため、床版単体の傾斜角が大きくなったとしても、評価結果が正常と判定される。
Then, the
次に、<2>の不健全な床版(対策区分判定:B)である場合について、評価関数fおよび閾値THを適用する。かかる床版の観測された床版単体傾斜角は、0.65degree、床版の下面温度は、30℃、床版の上面温度は、43℃である。すると、評価部13は、評価関数fについて、0.65(degree)をθに代入し、30(℃)をT1に代入し、43(℃)をT2に代入し、評価関数スコアを算出する。ここでは、評価関数スコアは、0.21と算出される。
Next, the evaluation function f and the threshold value TH are applied to the case of the unhealthy floor slab (measure classification determination: B) of <2>. The observed tilt angle of the deck is 0.65 degree, the bottom temperature of the deck is 30 ° C, and the top temperature of the deck is 43 ° C. Then, the
そして、評価部13は、評価関数スコアが閾値THより大きいか否かを判定する。ここでは、評価関数スコア0.21が閾値0.18より大きいので、評価部13は、評価結果を「異常」と評価する。すなわち、評価部13は、床版が劣化していると評価する。したがって、評価関数fによって評価された評価結果は、実際の結果(不健全床版)と同一の結果となる。かかる場合では、上面温度が上昇すると、上部が伸び、下部が縮み、床版の傾斜角が実際より小さくなる。言い換えると、上面温度が上昇すると、床版が撓みにくくなる。本来床版が劣化していなければ、傾斜角(撓み)は小さくなるはずであるが、傾斜角が0.65degと大きいのは、床版が劣化しているからであり、評価結果が異常と判定される。
Then, the
なお、以降では、上面温度を使わないで下面温度のみで評価関数を構築した場合の劣化評価の参考例、学習期間を上面温度および下面温度との関係が変化しないような期間とした場合の劣化評価の参考例について説明する。 In the following, a reference example of deterioration evaluation when the evaluation function is constructed only with the bottom surface temperature without using the top surface temperature, and deterioration when the learning period is set to a period in which the relationship between the top surface temperature and the bottom surface temperature does not change. A reference example of evaluation will be described.
[下面温度のみで評価関数を構築した場合の劣化評価]
図7は、下面温度のみで評価関数を構築した場合の劣化評価の参考例を示す図である。評価関数fの重みw1は、0.0186であり、重みw2は、0である。
[Degradation evaluation when the evaluation function is constructed only with the bottom surface temperature]
FIG. 7 is a diagram showing a reference example of deterioration evaluation when the evaluation function is constructed only by the bottom surface temperature. The weight w1 of the evaluation function f is 0.0186, and the weight w2 is 0.
図7の上図には、評価関数構築部12によって算出された場合の評価関数スコア(閾値)が表わされている。例えば、評価関数構築部12は、評価関数fについて、図6上図で示したデータを用いて、評価関数fの評価関数スコア(閾値)を算出する。すなわち、評価関数fについて、単体傾斜角θを床版の要対策区分の残留変形角1/400ラジアン(rad)である0.14degreeとし、下面温度T1を学習期間の中で最低の下面温度1.3℃とし、上面温度T2を下面温度T1の観測点の上面温度4.55℃とする。この結果、評価関数スコア(閾値)THは、0.12と算出される。
The upper figure of FIG. 7 shows the evaluation function score (threshold value) calculated by the evaluation function construction unit 12. For example, the evaluation function construction unit 12 calculates the evaluation function score (threshold) of the evaluation function f using the data shown in the upper figure of FIG. 6 for the evaluation function f. That is, for the evaluation function f, the single inclination angle θ is 0.14 degree, which is the
図6で示した<1>の健全な床版(対策区分判定:A)と同じ床版について、評価関数fおよび閾値THを適用する。すなわち、かかる床版の観測された床版単体傾斜角は、0.55degree、床版の下面温度は、25℃、床版の上面温度は、35℃である。すると、評価部13は、評価関数fについて、0.55(degree)をθに代入し、25(℃)をT1に代入し、35(℃)をT2に代入し、評価関数スコアを算出する。ここでは、評価関数スコアは、0.085と算出される。
The evaluation function f and the threshold value TH are applied to the same deck as the sound deck of <1> shown in FIG. 6 (measure classification determination: A). That is, the observed single inclination angle of the deck is 0.55 degree, the bottom temperature of the deck is 25 ° C, and the top temperature of the deck is 35 ° C. Then, the
そして、評価部13は、評価関数スコアが閾値THより大きいか否かを判定する。ここでは、評価関数スコア0.085が閾値0.12より小さいので、評価部13は、評価結果を「正常」と評価する。すなわち、評価部13は、床版が劣化していないと評価する。したがって、評価関数fによって評価された評価結果は、実際の結果(健全床版)と同一の結果となる。
Then, the
次に、図6で示した<2>の不健全な床版(対策区分判定:B)と同じ床版について、評価関数fおよび閾値THを適用する。すなわち、床版単体傾斜角は、0.65degree、床版の下面温度は、30℃、床版の上面温度は、43℃である。すると、評価部13は、評価関数fについて、0.65(degree)をθに代入し、30(℃)をT1に代入し、43(℃)をT2に代入し、評価関数スコアを算出する。ここでは、評価関数スコアは、0.09と算出される。
Next, the evaluation function f and the threshold value TH are applied to the same floor slab as the unhealthy floor slab (countermeasure classification determination: B) shown in FIG. That is, the tilt angle of the floor slab alone is 0.65 degree, the bottom surface temperature of the floor slab is 30 ° C., and the top surface temperature of the floor slab is 43 ° C. Then, the
そして、評価部13は、評価関数スコアが閾値THより大きいか否かを判定する。ここでは、評価関数スコア0.09が閾値0.12より小さいので、評価部13は、評価結果を「正常」と評価する。すなわち、評価部13は、床版が劣化していないと評価する。ところが、評価関数fによって評価された評価結果は、実際の結果(不健全床版)と矛盾した結果となる。下面温度のみで評価関数を構築した場合では、上面温度が上昇すると、矛盾した結果となりやすい。
Then, the
[夏季のみで評価関数を構築した場合の劣化評価]
図8は、夏季のみで評価関数を構築した場合の劣化評価の参考例を示す図である。評価関数fの重みw1は、-0.0078であり、重みw2は、0.012である。
[Degradation evaluation when the evaluation function is constructed only in the summer]
FIG. 8 is a diagram showing a reference example of deterioration evaluation when the evaluation function is constructed only in the summer. The weight w1 of the evaluation function f is −0.0078, and the weight w2 is 0.012.
図8の上図には、評価関数構築部12によって算出された場合の評価関数スコア(閾値)が表わされている。例えば、評価関数構築部12は、評価関数fについて、以下のデータを用いて、評価関数fの評価関数スコア(閾値)を算出する。評価関数fについて、単体傾斜角θを床版の要対策区分の残留変形角(tanθ)1/400である0.14degreeとし、下面温度T1を夏季の学習期間の中で最低の下面温度22.6℃とし、上面温度T2を下面温度T1の観測点の上面温度29.4℃とする。この結果、評価関数スコア(閾値)THは、-0.044と算出される。これは、学習用データの床版単体傾斜角に、高温域の影響(床版が撓んだ状態)が多く含まれてしまい、評価関数スコア(閾値)が負の値となったものである。 The upper figure of FIG. 8 shows the evaluation function score (threshold value) calculated by the evaluation function construction unit 12. For example, the evaluation function construction unit 12 calculates the evaluation function score (threshold) of the evaluation function f using the following data for the evaluation function f. Regarding the evaluation function f, the single inclination angle θ is 0.14 degree, which is the residual deformation angle (tan θ) 1/400 of the floor slab requiring countermeasure category, and the bottom surface temperature T1 is the lowest bottom surface temperature in the summer learning period 22. The upper surface temperature T2 is set to 6 ° C., and the upper surface temperature T2 at the observation point of the lower surface temperature T1 is set to 29.4 ° C. As a result, the evaluation function score (threshold value) TH is calculated as −0.044. This is because the tilt angle of the floor slab alone in the training data includes many effects in the high temperature range (state in which the floor slab is bent), and the evaluation function score (threshold) becomes a negative value. ..
図6で示した<1>の健全な床版(対策区分判定:A)と同じ床版について、評価関数fおよび閾値THを適用する。すなわち、かかる床版の観測された床版単体傾斜角は、0.55degree、床版の下面温度は、25℃、床版の上面温度は、35℃である。すると、評価部13は、評価関数fについて、0.55(degree)をθに代入し、25(℃)をT1に代入し、35(℃)をT2に代入し、評価関数スコアを算出する。ここでは、評価関数スコアは、0.032と算出される。
The evaluation function f and the threshold value TH are applied to the same deck as the sound deck of <1> shown in FIG. 6 (measure classification determination: A). That is, the observed single inclination angle of the deck is 0.55 degree, the bottom temperature of the deck is 25 ° C, and the top temperature of the deck is 35 ° C. Then, the
そして、評価部13は、評価関数スコアが閾値THより大きいか否かを判定する。ここでは、評価関数スコア0.032が閾値-0.044より大きいので、評価部13は、評価結果を「異常」と評価する。すなわち、評価部13は、床版が劣化していると評価する。ところが、評価関数fによって評価された評価結果は、実際の結果(健全床版)と矛盾した結果となる。夏季のみで評価関数を構築した場合では、正常な橋梁も異常評価となってしまう。
Then, the
[冬季のみで評価関数を構築した場合の劣化評価]
図9は、冬季のみで評価関数を構築した場合の劣化評価の参考例を示す図である。評価関数fの重みw1は、0.0078であり、重みw2は、-0.0016である。
[Degradation evaluation when the evaluation function is constructed only in winter]
FIG. 9 is a diagram showing a reference example of deterioration evaluation when the evaluation function is constructed only in winter. The weight w1 of the evaluation function f is 0.0078, and the weight w2 is −0.0016.
図9の上図には、評価関数構築部12によって算出された場合の評価関数スコア(閾値)が表わされている。例えば、評価関数構築部12は、評価関数fについて、図6上図で示したデータを用いて、評価関数fの評価関数スコア(閾値)を算出する。すなわち、評価関数fについて、単体傾斜角θを床版の要対策区分の残留変形角1/400ラジアン(rad)である0.14degreeとし、下面温度T1を学習期間の中で最低の下面温度1.3℃とし、上面温度T2を下面温度T1の観測点の上面温度4.55℃とする。この結果、評価関数スコア(閾値)THは、0.14と算出される。
The upper figure of FIG. 9 shows the evaluation function score (threshold value) calculated by the evaluation function construction unit 12. For example, the evaluation function construction unit 12 calculates the evaluation function score (threshold) of the evaluation function f using the data shown in the upper figure of FIG. 6 for the evaluation function f. That is, for the evaluation function f, the single inclination angle θ is 0.14 degree, which is the
<3>の健全な床版(対策区分判定:A)である場合について、評価関数fおよび閾値THを適用する。かかる床版の観測された床版単体傾斜角は、0.13degree、床版の下面温度は、8.8℃、床版の上面温度は、11℃である。すると、評価部13は、評価関数fについて、0.13(degree)をθに代入し、8.8(℃)をT1に代入し、11(℃)をT2に代入し、評価関数スコアを算出する。ここでは、評価関数スコアは、0.079と算出される。
The evaluation function f and the threshold value TH are applied to the case where the floor slab (measure classification determination: A) is sound in <3>. The observed tilt angle of the deck is 0.13 degree, the bottom temperature of the deck is 8.8 ° C, and the top temperature of the deck is 11 ° C. Then, the
そして、評価部13は、評価関数スコアが閾値THより大きいか否かを判定する。ここでは、評価関数スコア0.078が閾値0.14より小さいので、評価部13は、評価結果を「正常」と評価する。すなわち、評価部13は、床版が劣化していないと評価する。したがって、評価関数fによって評価された評価結果は、実際の結果(健全床版)と同一の結果となる。
Then, the
次に、図6で示した<1>の健全な床版(対策区分判定:A)と同じ床版について、評価関数fおよび閾値THを適用する。すなわち、かかる床版の観測された床版単体傾斜角は、0.55degree、床版の下面温度は、25℃、床版の上面温度は、35℃である。すると、評価部13は、評価関数fについて、0.55(degree)をθに代入し、25(℃)をT1に代入し、35(℃)をT2に代入し、評価関数スコアを算出する。ここでは、評価関数スコアは、0.41と算出される。
Next, the evaluation function f and the threshold value TH are applied to the same deck as the sound deck of <1> shown in FIG. 6 (measure classification determination: A). That is, the observed single inclination angle of the deck is 0.55 degree, the bottom temperature of the deck is 25 ° C, and the top temperature of the deck is 35 ° C. Then, the
そして、評価部13は、評価関数スコアが閾値THより大きいか否かを判定する。ここでは、評価関数スコア0.41が閾値0.14より大きいので、評価部13は、評価結果を「異常」と評価する。すなわち、評価部13は、床版が劣化していると評価する。したがって、評価関数fによって評価された評価結果は、実際の結果(健全床版)と矛盾した結果となる。
Then, the
冬季のみで評価関数を構築した場合では、冬季では、正常な評価が行えるが、夏季の温度が考慮されていないため、夏季では、正常な評価が行えない。 If the evaluation function is constructed only in winter, normal evaluation can be performed in winter, but normal evaluation cannot be performed in summer because the temperature in summer is not taken into consideration.
したがって、評価関数構築部12は、床版B1の上面温度および下面温度との関係が変化するような学習期間の上面温度、下面温度および床版単体傾斜角を用いて、評価関数fを構築することが必要である。 Therefore, the evaluation function construction unit 12 constructs the evaluation function f by using the upper surface temperature, the lower surface temperature, and the floor slab unit tilt angle during the learning period such that the relationship between the upper surface temperature and the lower surface temperature of the deck B1 changes. It is necessary.
[データ取得処理のフローチャート]
次に、実施例に係るデータ取得処理のフローチャートを、図10を参照して説明する。図10は、実施例に係るデータ取得処理のフローチャートの一例を示す図である。なお、傾斜センサ3-1は、桁B2に設置され、傾斜センサ3-2は、床版B1の下面に設置されている。温度センサ2-1は、床版B1の上面に設置され、温度センサ2-2は、床版B1の下面に設置されている。
[Flowchart of data acquisition process]
Next, a flowchart of the data acquisition process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a diagram showing an example of a flowchart of the data acquisition process according to the embodiment. The tilt sensor 3-1 is installed on the girder B2, and the tilt sensor 3-2 is installed on the lower surface of the deck B1. The temperature sensor 2-1 is installed on the upper surface of the floor slab B1, and the temperature sensor 2-2 is installed on the lower surface of the floor slab B1.
図10に示すように、データ取得部11は、傾斜センサ3-1,3-2をモニタリングする(ステップS11)。データ取得部11は、モニタリングしている傾斜角データを用いて、車両が無走行であるか否かを判定する(ステップS12)。車両が無走行でないと判定した場合には(ステップS12;No)、データ取得部11は、車両が無走行となるまで、判定処理を繰り返す。 As shown in FIG. 10, the data acquisition unit 11 monitors the tilt sensors 3-1 and 3-2 (step S11). The data acquisition unit 11 uses the monitored tilt angle data to determine whether or not the vehicle is not traveling (step S12). When it is determined that the vehicle is not running (step S12; No), the data acquisition unit 11 repeats the determination process until the vehicle is not running.
一方、車両が無走行であると判定した場合には(ステップS12;Yes)、データ取得部11は、桁B2に設置された傾斜センサ3-1および床版B1の下面に設置された傾斜センサ3-2からそれぞれ傾斜角データを取得する(ステップS13)。そして、データ取得部11は、床版B1について、上面に設置された温度センサ2-1および下面に設置された温度センサ2-2からそれぞれ温度データを取得する(ステップS14)。 On the other hand, when it is determined that the vehicle is not traveling (step S12; Yes), the data acquisition unit 11 is the inclination sensor 3-1 installed on the girder B2 and the inclination sensor installed on the lower surface of the deck B1. The tilt angle data is acquired from 3-2 (step S13). Then, the data acquisition unit 11 acquires temperature data of the floor slab B1 from the temperature sensor 2-1 installed on the upper surface and the temperature sensor 2-2 installed on the lower surface, respectively (step S14).
そして、データ取得部11は、例えば制御部10から日時データを取得する(ステップS15)。そして、データ取得部11は、日時データと対応付けて、取得した傾斜角データおよび温度データを学習用データとして記憶部20に保存する(ステップS16)。すなわち、データ取得部11は、上面温度を上面温度データ21に保存し、下面温度を下面温度データ22に保存する。データ取得部11は、桁B2に設置された傾斜センサ3-1から取得した傾斜角データを桁傾斜角データ23に保存し、床版B1の上面に設置された傾斜センサ3-2から取得した傾斜角データを床版傾斜角データ24に保存する。
Then, the data acquisition unit 11 acquires date and time data from, for example, the control unit 10 (step S15). Then, the data acquisition unit 11 stores the acquired tilt angle data and temperature data as learning data in the
そして、データ取得部11は、傾斜センサ3-1,3-2のモニタリングを停止したか否かを判定する(ステップS17)。モニタリングを停止していないと判定した場合には(ステップS17;No)、データ取得部11は、モニタリングをすべく、ステップS11に移行する。 Then, the data acquisition unit 11 determines whether or not the monitoring of the tilt sensors 3-1 and 3-2 has been stopped (step S17). If it is determined that the monitoring has not been stopped (step S17; No), the data acquisition unit 11 proceeds to step S11 for monitoring.
一方、モニタリングを停止したと判定した場合には(ステップS17;Yes)、データ取得部11は、データ取得処理を終了する。 On the other hand, if it is determined that the monitoring has been stopped (step S17; Yes), the data acquisition unit 11 ends the data acquisition process.
[評価関数構築処理のフローチャート]
次に、実施例に係る評価関数構築処理のフローチャートを、図11を参照して説明する。図11は、実施例に係る評価関数構築処理のフローチャートの一例を示す図である。なお、学習用傾斜データおよび学習用温度データが、床版B1の上面の温度および下面の温度との関係が変化するような期間分、床版傾斜角データ24、桁傾斜角データ23、下面温度データ22および上面温度データ21に保存されているとする。
[Flowchart of evaluation function construction process]
Next, a flowchart of the evaluation function construction process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a diagram showing an example of a flowchart of the evaluation function construction process according to the embodiment. It should be noted that the floor slab tilt angle data 24, the girder
評価関数構築部12は、学習用傾斜データを桁傾斜角データ23および床版傾斜角データ24から読み込む(ステップS21)。評価関数構築部12は、学習用温度データを上面温度データ21および下面温度データ22から読み込む(ステップS22)。
The evaluation function construction unit 12 reads the learning inclination data from the girder
そして、評価関数構築部12は、読み込んだ学習用傾斜データを用いて、同じ観測点ごとに、床版単体傾斜θを算出する(ステップS23)。例えば、評価関数構築部12は、同じ観測点の床版B1の傾斜角から桁B2の傾斜角を差し引いた値を、この観測点の床版B1単体の傾斜角θとして算出する。そして、評価関数構築部12は、床版B1単体の傾斜角θを学習用傾斜データとして床版単体傾斜角データ25に格納する。
Then, the evaluation function construction unit 12 calculates the floor slab unit inclination θ for each of the same observation points using the read inclination data for learning (step S23). For example, the evaluation function construction unit 12 calculates a value obtained by subtracting the inclination angle of the girder B2 from the inclination angle of the deck B1 at the same observation point as the inclination angle θ of the floor slab B1 alone at this observation point. Then, the evaluation function construction unit 12 stores the inclination angle θ of the floor slab B1 alone in the floor slab unit
そして、評価関数構築部12は、学習用温度データおよび学習用傾斜データの全データの日平均を算出する(ステップS24)。 Then, the evaluation function construction unit 12 calculates the daily average of all the data of the temperature data for learning and the inclination data for learning (step S24).
続いて、評価関数構築部12は、学習用傾斜データを用いて、床版単体傾斜角の線形近似を算出する(ステップS25)。例えば、評価関数構築部12は、床版単体傾斜角データ25の日平均を用いて、時間tを変数とする一次結合α0t+β0のα0,β0を算出する。
Subsequently, the evaluation function construction unit 12 calculates a linear approximation of the deck single inclination angle using the learning inclination data (step S25). For example, the evaluation function construction unit 12 calculates α 0 , β 0 of the linear combination α 0 t + β 0 with the time t as a variable, using the daily average of the deck single
そして、評価関数構築部12は、学習用温度データを用いて、上面温度および下面温度の線形近似を算出する(ステップS26)。例えば、評価関数構築部12は、下面温度データ22の日平均を用いて、時間tを変数とする一次結合α1t+β1のα1,β1を算出する。評価関数構築部12は、上面温度データ21の日平均を用いて、時間tを変数とする一次結合α2t+β2のα2,β2を算出する。
Then, the evaluation function construction unit 12 calculates a linear approximation of the upper surface temperature and the lower surface temperature using the learning temperature data (step S26). For example, the evaluation function construction unit 12 calculates α 1 and β 1 of the linear combination α 1 t + β 1 with the time t as a variable by using the daily average of the bottom surface temperature data 22. The evaluation function construction unit 12 calculates α 2 and β 2 of the linear combination α 2 t + β 2 with the time t as a variable by using the daily average of the top
そして、評価関数構築部12は、制約条件から式(1)で表わされる評価関数の重みw1およびw2を決定する(ステップS27)。例えば、評価関数構築部12は、式(1)のθに一次結合α0t+β0を代入し、式(1)のT1に一次結合α1t+β1を代入し、式(1)のT2に一次結合α2t+β2を代入して、式(2)を出力する。評価関数構築部12は、式(2)を解くために、式(3)の制約条件を出力する。加えて、評価関数構築部12は、式(2)を解くために、式(4)の制約条件を出力する。そして、評価関数構築部12は、式(3)の制約条件および式(4)の制約条件からw1,w2を算出する。
Then, the evaluation function construction unit 12 determines the weights w1 and w2 of the evaluation function represented by the equation (1) from the constraint conditions (step S27). For example, the evaluation function construction unit 12 substitutes the linear combination α 0 t + β 0 for θ in the equation (1), substitutes the linear combination α 1 t + β 1 for
そして、評価関数構築部12は、式(1)で表わされる評価関数の閾値THを定義する(ステップS28)。例えば、評価関数構築部12は、評価関数について、床版要対策区分の残留変形角を単体傾斜角θに代入し、観測区間(学習期間)の最低の下面温度をT1に代入し、T1の観測点の上面温度をT2に代入して、評価関数の閾値THを算出する。なお、床版要対策区分の残留変形角は、例えば0.14である。 Then, the evaluation function construction unit 12 defines the threshold value TH of the evaluation function represented by the equation (1) (step S28). For example, for the evaluation function, the evaluation function construction unit 12 substitutes the residual deformation angle of the floor slab requiring countermeasure category into the single tilt angle θ, substitutes the lowest bottom surface temperature of the observation section (learning period) into T1, and substitutes T1 for the evaluation function. Substituting the top surface temperature of the observation point into T2, the threshold TH of the evaluation function is calculated. The residual deformation angle of the floor slab requiring countermeasure category is, for example, 0.14.
そして、評価関数構築部12は、評価関数構築処理を終了する。 Then, the evaluation function construction unit 12 ends the evaluation function construction process.
[評価処理のフローチャート]
次に、実施例に係る評価処理のフローチャートを、図12を参照して説明する。図12は、実施例に係る評価処理のフローチャートの一例を示す図である。なお、式(1)で表わされる評価関数f(θ,T1,T2)は、構築されたものとする。また、評価関数fの閾値THは、定義されたものとする。
[Flowchart of evaluation process]
Next, a flowchart of the evaluation process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a diagram showing an example of a flowchart of the evaluation process according to the embodiment. It is assumed that the evaluation function f (θ, T1, T2) represented by the equation (1) is constructed. Further, it is assumed that the threshold value TH of the evaluation function f is defined.
評価部13は、評価用の傾斜データθを読み込む(ステップS31)。ここでいう傾斜データは、床版単体傾斜角である。評価部13は、評価用の温度データT1,T2を読み込む(ステップS32)。ここでいう温度データT1は、床版の下面温度であり、温度データT2は、床版の上面温度である。
The
そして、評価部13は、評価用の傾斜データθおよび評価用の温度データT1,T2を式(1)で表わされる評価関数f(θ,T1,T2)に代入して、評価値を算出する(ステップS33)。
Then, the
そして、評価部13は、f(θ,T1,T2)の計算結果である評価値が閾値THより大きいか否かを判定する(ステップS34)。f(θ,T1,T2)の計算結果である評価値が閾値TH以下であると判定した場合には(ステップS34;No)、評価部13は、評価結果を正常と評価する(ステップS35)。すなわち、評価部13は、床版が劣化していないと評価する。
Then, the
一方、f(θ,T1,T2)の計算結果である評価値が閾値THより大きいと判定した場合には(ステップS34;Yes)、評価部13は、評価結果を異常と評価する(ステップS36)。すなわち、評価部13は、床版が劣化していると評価する。
On the other hand, when it is determined that the evaluation value which is the calculation result of f (θ, T1, T2) is larger than the threshold value TH (step S34; Yes), the
そして、評価部13は、評価処理を終了する。
Then, the
[実施例の効果]
上記実施例によれば、劣化評価装置1は、劣化を評価する評価対象の床版の上面および下面の温度情報と、評価対象の桁と床版に設置された傾斜センサによる傾斜情報とを含む観測データを、上面の温度および下面の温度との関係が変化するような期間分取得する。劣化評価装置1は、観測データから、床版の単体の傾斜角、並びに、床版の上面の温度および下面の温度の関係に関する予測モデルを構築する。劣化評価装置1は、予測モデルを用いて、床版の劣化を評価する。かかる構成によれば、劣化評価装置1は、例えば橋梁の床版の劣化状況を、温度による影響を除外して、評価することができる。
[Effect of Examples]
According to the above embodiment, the
また、上記実施例によれば、劣化評価装置1は、観測データの中の温度情報を、1日の平均温度の温度情報に加工し、加工した温度情報を用いて、予測モデルを構築する。かかる構成によれば、劣化評価装置1は、予測モデルを構築する際に、温度情報を1日の平均温度の温度情報に加工して用いることで、効率的に予測モデルを構築することができる。
Further, according to the above embodiment, the
また、上記実施例によれば、観測データを取得する期間は、夏の期間および冬の期間を含む期間である。かかる構成によれば、劣化評価装置1は、夏でも冬でも汎用的な予測モデルを構築することができる。
Further, according to the above embodiment, the period for acquiring observation data is a period including a summer period and a winter period. According to such a configuration, the
また、上記実施例によれば、劣化評価装置1は、評価対象が橋梁である場合、橋梁を車両が通過していない状態で、観測データを取得する。かかる構成によれば、劣化評価装置1は、精度の良い予測モデルを構築することができる。
Further, according to the above embodiment, when the evaluation target is a bridge, the
[その他]
なお、実施例では、劣化評価装置1は、橋梁の床版の傾斜角と、床版の上下の温度とを用いた床版の劣化に関する予測モデルを構築し、当該予測モデルを用いて、橋梁の床版の劣化を評価する。しかしながら、劣化評価装置1は、評価対象を橋梁の床版に限定されず、高架橋の床版や歩道橋の床版を評価対象として、床版の上下の温度とを用いた床版の劣化に関する予測モデルを構築し、当該予測モデルを用いて、該当する床版の劣化を評価しても良い。また、劣化評価装置1は、家屋の床版を評価対象としても良い。
[others]
In the embodiment, the
また、図示した劣化評価装置1の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、劣化評価装置1の分散・統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、データ取得部11と評価関数構築部12とを1つの部として統合しても良い。また、評価関数構築部12を、学習用データを加工する加工部と、加工後の学習用データから予測モデル(評価関数)を構築する構築部とに分離しても良い。また、記憶部20を劣化評価装置1の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。
Further, each component of the illustrated
また、上記実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図1に示した劣化評価装置1と同様の機能を実現する劣化評価プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図13は、劣化評価プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
Further, the various processes described in the above embodiment can be realized by executing a program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. Therefore, in the following, an example of a computer that executes a deterioration evaluation program that realizes the same functions as the
図13に示すように、コンピュータ200は、各種演算処理を実行するCPU203と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置215と、表示装置209を制御する表示制御部207とを有する。また、コンピュータ200は、記憶媒体からプログラムなどを読取るドライブ装置213と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行う通信制御部217とを有する。また、コンピュータ200は、各種情報を一時記憶するメモリ201と、HDD(Hard Disk Drive)205を有する。そして、メモリ201、CPU203、HDD205、表示制御部207、ドライブ装置213、入力装置215、通信制御部217は、バス219で接続されている。
As shown in FIG. 13, the
ドライブ装置213は、例えばリムーバブルディスク210用の装置である。HDD205は、劣化評価プログラム205aおよび劣化評価処理関連情報205bを記憶する。
The
CPU203は、劣化評価プログラム205aを読み出して、メモリ201に展開し、プロセスとして実行する。かかるプロセスは、劣化評価装置1の各機能部に対応する。劣化評価処理関連情報205bは、上面温度データ21、下面温度データ22、桁傾斜角データ23、床版傾斜角データ24、床版単体傾斜角データ25および評価モデル26に対応する。そして、例えばリムーバブルディスク210が、劣化評価プログラム205aなどの各情報を記憶する。
The
なお、劣化評価プログラム205aについては、必ずしも最初からHDD205に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ200に挿入されるフレキシブルディスク(FD)、CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disk)、光磁気ディスク、IC(Integrated Circuit)カードなどの「可搬用の物理媒体」に当該プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ200がこれらから劣化評価プログラム205aを読み出して実行するようにしても良い。
The
1 劣化評価装置
10 制御部
11 データ取得部
12 評価関数構築部
13 評価部
20 記憶部
21 上面温度データ
22 下面温度データ
23 桁傾斜角データ
24 床版傾斜角データ
25 床版単体傾斜角データ
26 評価モデル
1
Claims (6)
劣化を評価する評価対象の床版の上面および下面の温度情報と、前記評価対象の桁と床版に設置された傾斜センサによる傾斜情報とを含む観測データを、前記上面の温度および前記下面の温度との関係が変化するような期間分取得し、
前記観測データから、前記床版の単体の傾斜角、並びに、前記床版の前記上面の温度および前記下面の温度の関係に関する予測モデルを構築し、
前記予測モデルを用いて、前記床版の劣化を評価する
処理を実行させる劣化評価プログラム。 On the computer
Observation data including the temperature information of the upper surface and the lower surface of the deck to be evaluated for evaluating deterioration and the tilt information by the girder of the evaluation target and the tilt sensor installed on the deck are obtained from the temperature of the upper surface and the lower surface. Obtained for a period in which the relationship with temperature changes,
From the observation data, a prediction model regarding the inclination angle of the single floor slab and the relationship between the temperature of the upper surface of the floor slab and the temperature of the lower surface was constructed.
A deterioration evaluation program that executes a process for evaluating the deterioration of the deck using the prediction model.
ことを特徴とする請求項1に記載の劣化評価プログラム。 The processing to be constructed is characterized in that the temperature information in the observation data is processed into the temperature information of the average daily temperature, and the predicted model is constructed using the processed temperature information. The deterioration evaluation program according to Item 1.
ことを特徴とする請求項1に記載の劣化評価プログラム。 The deterioration evaluation program according to claim 1, wherein the period includes a summer period and a winter period.
ことを特徴とする請求項1に記載の劣化評価プログラム。 The deterioration evaluation program according to claim 1, wherein the acquisition process acquires the observation data in a state where the vehicle does not pass through the bridge when the evaluation target is a bridge.
前記取得部によって取得された前記観測データから、前記床版の単体の傾斜角、並びに、前記床版の前記上面の温度および前記下面の温度の関係に関する予測モデルを構築する構築部と、
前記構築部によって構築された前記予測モデルを用いて、前記床版の劣化を評価する評価部と、
を有することを特徴とする劣化評価装置。 Observation data including the temperature information of the upper surface and the lower surface of the floor slab to be evaluated for evaluating deterioration and the inclination information by the girder of the evaluation target and the inclination sensor installed on the floor slab are obtained from the temperature of the upper surface and the lower surface. The acquisition unit that acquires the period for which the relationship with the temperature changes,
From the observation data acquired by the acquisition unit, a construction unit that constructs a prediction model regarding the tilt angle of the single unit of the deck and the relationship between the temperature of the upper surface of the deck and the temperature of the lower surface of the deck.
An evaluation unit that evaluates the deterioration of the deck using the prediction model constructed by the construction unit, and an evaluation unit.
Deterioration evaluation device characterized by having.
前記観測データから、前記床版の単体の傾斜角、並びに、前記床版の前記上面の温度および前記下面の温度の関係に関する予測モデルを構築し、
前記予測モデルを用いて、前記床版の劣化を評価する
処理をコンピュータが実行する劣化評価方法。 Observation data including the temperature information of the upper surface and the lower surface of the deck to be evaluated for evaluating deterioration and the tilt information by the girder of the evaluation target and the tilt sensor installed on the deck are obtained from the temperature of the upper surface and the lower surface. Obtained for a period in which the relationship with temperature changes,
From the observation data, a prediction model regarding the inclination angle of the single floor slab and the relationship between the temperature of the upper surface of the floor slab and the temperature of the lower surface was constructed.
A deterioration evaluation method in which a computer executes a process of evaluating the deterioration of the deck using the prediction model.
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