交通と気象データに基づく橋梁監視のハイブリッドデジタルツイン
arXiv cs.AI / 2026/3/17
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要点
- 橋梁の状態監視のためのハイブリッドデジタルツイン・フレームワークは、専用センサーの設置への依存を減らすために、既存の交通カメラと気象データAPIを活用する。
- システムはほぼリアルタイムの3つのストリームを統合する。車両台数と荷重代理指標には YOLOv8 を用い、密度と減速による疲労には LWR モデルを用い、温度サイクル、凍結・解凍活動、降水に関連する腐食ポテンシャル、風の影響など、劣化を促進する要因としての気象データを組み合わせる。
- モンテカルロシミュレーションは交通と環境のシナリオ全体にわたる不確実性を定量化し、Random Forest モデルは統合特徴を疲労指標と保守分類へマッピングする。
- 高交通量と厳しい冬条件下の Peace Bridge で実証され、老朽化し高交通量のインフラに対する予知保全のコスト効率の高いアプローチを示している。
