Name: 特徴付けインフィールド歩行者の行動に基づいて、人間によって誘発される振動のシミュレーション (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-13T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 52 s
Description: 学ぶ歩行者の動き追跡による人間誘発荷重の特性化と構造振動シミュレーション手法。現場計測と歩調・同期率の解析により、人構造相互作用を定量化し、歩行者励振の荷重モデル開発に貢献します。

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歩いて個人を含む実験は、運動＆姿勢分析研究所ルーベン（MALL）25と協力して行われています。彼らの協力と支援を深く感謝されています。

すべての手順は、ルーヴェンカトリック大学の大学病院の倫理委員会によって承認された、各被験者は、参加前に書面によるインフォームドコンセントを与えました。 1. 3Dモーショントラッキング：設定とデータ集録<ol><li>個々のセンサが完全に（ 図1A）を充電されていることを確認してください。この工程は、約1時間を要するが、実際の測定の前の日に行うことができます。メーカーの充電プロトコルに従ってください。 </li><li> MTマネージャ-データ収集2： <ol><li> （すべてのワイヤレスマスタを有効にします&gt;ワイヤレス設定）センサとの無線接続を有効にして、所望のサンプル・レートを指定します。 注：歩行者の行動の正確な特性を可能にするために、少なくとも60ヘルツのサンプリングレートをお勧めします。個々のセンサレコード3D線形加速度、角速度（アース）磁場及び気圧データ。 </li><li>動作モードを有効にして、測定モードを開始します（すべてのワイヤレスのマスターで測定を開始&gt;ワイヤレス設定）約1分間センサーをゆっくりと動きを作ります。 </li><li>すべてのアクティブセンサ（[表示]&gt; [表示]&gt; [慣性データ）の慣性と磁気データを表示します。静止しながら、センサーの向きはチャンスをしない、ことを確認してください。 注：固定センサの姿勢変更は、それによって、不正確な方位情報を磁気的に乱れた環境を示しているとなります。 </li></ol></li><li>オリエンテーションリセット：実験（ 図1B）2のグローバル参照フレームを定義する（向きをリセット]&gt; [オブジェクト/見出しリセット）オブジェクト/見出しリセットを適用します。 </li><li> （COM）は、第5腰椎（ 図1C）の高さに位置する質量の車体中心のできるだけ近くにセンサーを配置します。 sの各参加者にしっかりと強固に単一のセンサを固定peciallyクリックでフルボディストラップ（ 図1C）を設計。 </li><li>記録データは、必要に応じて。 </li><li>関心（開いているファイル）のレコードを読み込み、書き出し設定（ツール&gt;設定&gt;輸出）を指定し、その後の分析2（[ファイル]&gt; [エクスポート]）のデータを加速度（姿勢行列）をエクスポートします。 </li></ol> 2.フォースプレート：セットアップと構成注意：本工程は、GRFSを登録するフォースプレートのアプリケーションについて説明します。歩行/人が関与している実行する場合には、フォースプレートやトレッドミル計装一連の後続のステップ3により誘導される負荷を登録するために使用される、プロトコル自体が類似しています。 <ol><li>フォースプレートがしっかりと実験室の床面（ 図2）に固定されていることを確認してください。 </li><li>デバイスおよび取得の設定を4（NDIオープンキャプチャを設定]&gt; [データ]&gt; [デバイスの設定]&gt;セッティNGS）。適切な「ゲイン」と「サンプルレート」を選択します。 4を必要に応じて、外部トリガ設定を構成し、確認してください。 <ol><li>所望の精度と関係するロード・タイプに応じて、ゲイン、サンプル・レートを選択します。本出願のために、128（最大フォース4879 N）とサンプル・レート200 Hzでのゲインを使用しています。 </li></ol></li><li>開始と終了の空のフォースプレートと各試行を：フォースプレート風袋時の空（NDIオープンキャプチャ]&gt; [データ]&gt; [デバイスの設定]&gt; [設定]&gt; [風袋引き）。 </li><li>各試験の前と後のフォースプレートの上に置き既知の重量を：確認のため。 注：本出願は、5 kgを質量しかし、他の周知の硬質塊（&gt; 2のkg）での使用が同様にこの検証試験を提供することができ、使用されます。 </li><li>必要に応じて、GRFのデータを記録し、保存します。その後の分析の4のためにGRFSをエクスポートします。 </li></ol>構造ACCELE 3.測定食料注：本手順は、構造上の1つまたは複数の関連する場所での構造振動を収集することを目指しています。本出願は、構造加速度を登録するGeoSIG GMSレコーダ（ 図3）を用います。関与するアプリケーションのための適切な特性を有する他のセンサの種類は、同様に適用することができます。 <ol><li>個々のセンサが完全に充電されていることを確認してください。この工程は数時間かかることが、実際の測定の前の日に行うことができます。メーカーの充電プロトコルに従ってください。 </li><li>必要に応じて、（磁石を使用して、 例えば、）一次構造への適切な固定を提供、レベルセンサーと：一次構造の所望の位置にセンサーを取り付けます。 注：個々のGMSレコーダー（&gt; 6キロ）と関係する低周波振動（&lt;6ヘルツ）の高質量を与え、追加の固定は、この場合には必要ではなかったです。 </li><li>ジオのためDASデータ収集5：ワイヤレスGMSネットワークやセンサ5との接続を設定し、有効にします。時刻設定と同期設定を確認してください（必要な場合）（右&gt;センサーの詳細情報をクリックします）。 </li><li>目的の場所にセンサーを置き、グローバルな基準フレームとの契約でそれらを平準。 </li><li> GEODASデータ収集5の場合：記録されたデータをエクスポートし、その後の分析のために（右センサー&gt;計測器制御&gt;リクエスト&gt;ユーザー要求&gt; GETEVT 5の送信をクリックしてください）。 </li></ol>制御された実験室環境での4.実験<ol><li> （セクション1で説明したように）追跡/セットアップ3Dモーションを設定します。 </li><li>設定/セットアップ・フォースプレート（セクション2で説明したように）。 </li><li>動作中：視覚的に自分の動作モードを確認するために、無線慣性センサーとフォースプレートの両方のリアルタイム測定を確認。 </li><li> participを確認して下さいフォースプレート上にステップと、少なくとも30秒間、まだ立ってアリ：これは、個々の重みを識別することができます。 </li><li>メトロノーム信号を設定します。希望するリズム、 すなわち、基本強制的周波数を選択します。 注：メトロノーム信号は簡単に無料のオンラインまたはスマートフォンのアプリケーションを使用して設定することができます。 </li><li>フォースプレートと無線慣性センサの両方のデータの記録を開始。 </li><li>所望の活性を開始するために参加者を確認する：歩行、メトロノーム信号によって示されるように（ 図4参照）ジャンプまたは（標的にペーシング）の速度で浮き沈み。 </li><li>荷重サイクル、 例えば、ステップ、ジャンプやボビングサイクルの選択された番号を記録します。フォースプレートを下車する参加者を確認して下さい。 注：検証の目的のために、これらのアンロードの条件でいくつかの追加の記録時間を考慮することをお勧めします。文献では、Cに必要な最小数の負荷サイクルについての明確なコンセンサスはありませんサイクル・ツー・サイクル6変動性haracterize。経験と[6]で提示研究に基づいて、ここで紹介する研究では、最初と最後の5負荷サイクルは試験の開始時と終了時に装荷パターンの不規則性を除外するために、さらなる分析から除外されることにより60連続サイクルを考慮します。 </li></ol> その場5.実験<ol><li> （セクション2および図5を参照）/セットアップに参加者の動きを追跡する3D慣性センサーのネットワークを設定します。 </li><li> /セットアップに構造的な加速度を登録する無線加速度計のGMSのネットワークを設定します（セクション4を参照）。 </li><li>動作中：（視覚的に）自分の動作モードを確認するために、無線慣性センサのリアルタイム測定を確認。 </li><li>必要に応じて、関係する測定システムを同期することを可能にする明確なプロトコルを定義します。 注：関係する場合は、この手順が必要ですデータ収集システムは、トリガまたは共通チャネルの欠如に起因する直接同期することができません。後者は、 その場での実験（5.1および5.2） にに適用されるワイヤレス計測システムの場合です。したがって、明確なプロトコルは、データセットをオフラインで同期させることができ、サイト上で採用されています。本出願では、関与する測定システムが関与する測定システムの各々の少なくとも1つのセンサにより登録された各試験の開始時と終了時に同じイベント、 すなわち、衝撃の登録を通じて同期されます。適切に整列時間ベクトルはその後、これらのイベントのオフラインアライメントを介して取得されます。 </li><li>メトロノーム信号を設定します。 その場で 、対象となるビートを増幅するためのメガホンを使用する必要があります。 </li><li>実験の再現性を確認するための試験の十分な数を収集します。経験に基づいて、著者らは、TRが少なくとも3、好ましくは4を記録することをお勧めIALS。 </li></ol> 6.データ解析<ol><li>前処理は、必要に応じて関係する機器の生データ：そのような無関係な高周波貢献と測定ノイズのような望ましくない影響を除去するために、適切なフィルタを適用し、製造業者のプロトコルに従って、関連する時間ウィンドウを保持しています。 注：フィルタ特性は、用途に応じて選択されるべきです。本研究では、MATLAB信号処理ツールボックス7は、関連するすべての信号に対して20Hzでカットオフ周波数を有するローパスフィルタリングを実行するために適用されます。 </li><li>各参加者の場合：計算は、離散フーリエ変換は、MATLAB Signal Processing Toolboxの7を使用して重心の登録加速度の変換および得られたスペクトルにおける基本波の支配的なピークの周波数と平均負荷周波数を特定します。 </li><li>負荷サイクルのうちのいずれか2つ名目上同一のイベント間の時間を特定します詳述された方法[3]またはPediVib MATLABツールボックス8のlc_timingツールを使用しての<ol><li>データベクトル（lc_timing&gt;ロード）をロードします。 </li><li>サンプリングレートを指定し、平均負荷周波数を推定します。必要に応じて、該当する時間ウィンドウを指定します。名目上同一の事象、 すなわち、負荷サイクル（&gt; Saveをlc_timing）の識別されたタイミングを保存します。 </li></ol></li><li> （6.3で識別される）、その後の負荷サイクル間の平均時間の逆数として平均負荷周波数を計算します。 </li><li>実験室での実験のために：結果の床反力と各個人の重心に登録加速度の両方のために6.3で詳述した手順を適用します。 注：この手順では、GRFSを直接測定することができないでその場での実験のために適用される手順の検証として機能します。詳述された方法は、[3]を示すかの時変ペーシングレート歩行者は、個々の重心付近に登録加速度および結果としてGRFSの間の関係を特徴づけることによって同定することができます。 </li><li> その場での実験のために：各個体の重心に登録加速度6.3に詳述した手順を適用します。 </li></ol>構造応答の7.シミュレーションと解析注：以降の手順は、MATLAB 7を使用して実行されます。 9（歩行）Li らによって定義されたの人為的な力は一般負荷モデルを適用することにより決定され、バッハマン：構造応答はPediVibツールボックス、作者8によって開発されたMATLABのツールボックス（ 図6）を用いて計算されますら 1（ジャンプ、実行し、破壊行為ロード）、およびモーダルで処方される構造モデルは10を調整します。付属のマニュアルでは、明確に説明するチュートリアルが含まれて以下の手順を実行します。 <ol><li>構造応答のシミュレーション<ol><li>自然周波数、モーダル減衰比、質量正規化モーダル変位、対応するノードの座標（PediVib&gt;構造パラメータ&gt;新規）：試験構造のモーダルパラメータを定義します。視覚モーダル入力情報（PediVib&gt;構造パラメータ&gt;表示）を確認します。 </li><li>歩行者の特性と対応する誘導された負荷を定義します。負荷の種類、重量、パス/位置、平均ペーシングレート、各負荷サイクルの開始を歩く（PediVib&gt;シングル歩行者&gt;新規）。関係する参加者のためのシミュレートされた構造応答を実行し、保存します。視覚結果（PediVib&gt;シングル歩行者&gt;表示）を確認します。 </li></ol></li><li> 、すなわち 、個々の応答の重ね合わせを介して対応するベクトルの総和を全構造応答を計算し、測定された構造応答と結果を比較します例えば、測定され、シミュレートされた構造応答を表示する図を作成することもできます。 </li></ol>

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著者らは開示するものは何もない。

人間の動きとGRFSを結果としては、通常、力プレートは、このような中古Vicon 18とCODA 19とインストルメントトレッドミルだけでなく、光学式モーションキャプチャ技術の応用によって識別されます。これらの技術の適用は、しかしながら、実験室環境に制限されます。この欠点への答えでは、多くの繰り返しと中断のないサイクルにわたって「天然」の人の行動の測定を可能にする革新的な技術の可能性は、現在20を検討されています。代替技術は、感圧インソールシステム21または計装靴22の使用を含みます。これらのシステムは、例えば 、トランク運動20の構造上の接触力の直接測定を可能にするが、一般的に垂直成分のみを産出し、世界的な身体動作をキャプチャしません。別の歩行技術が組み合わされた磁気慣性センサを採用し、 すなわち、加速度計20,23 </s&gt;アップ。この無線技術はまた、いくつかの課題（ 例えば 、軟組織アーチファクト<su...

効率の経済的需要と（新）材料の増加する強さによって駆動さ、建築家やエンジニアは、これまで長く背が高く、軽量化構造を構築するために限界に挑戦しています。一般的に、光と細身の構造は、実行中または跳躍、このようなウォーキングなどの一般的な人間活動の支配的なスペクトル内にある一つ以上の固有振動数を持っています。 （近）共鳴励起の対象となる可能性が高い、彼らは1妨害、あるいは有害な振動が生じ、多くの場合、人間の動きに過度に応答します。これらの細身で軽量な構造のため、振動保守は、多くの場合、重要な設計要件を構成する、懸念事項です。 人間の動きと、得られた床反力（GRFS）は、通常、実験的に実験室条件で識別されます。 「保守的」であると仮定されているもの - - 現在、デザイナーはに頼ることを余儀なくされている同等リットルシングルの人の力の測定値からアップスケールOADモデル、。デザインは高い群集密度下での動的性能に支配して、強い需要は、現在利用可能な負荷モデルの検証と洗練のために存在します。 現在のプロトコルは、歩行者の自然な動きの特徴づけのための3D慣性モーショントラッキング技術を採用します。なお、この情報は、歩行者だけでなく、対応する誘導された負荷の間の相関を定義するために使用することができる方法を示しています。次のステップにおいて、特徴付け歩行者の挙動を数値誘起構造応答をシミュレートするために使用されます。登録された構造応答との比較は、例えば 、行方不明人間構造の相互作用現象の影響を定量化することを可能に起因する歩行者の存在に減衰を追加します。方法論は、実際の歩道橋構造応答と額面の運動に本格的な実験のために例示されていますticipantsが同時に登録されています。

<table><tbody><tr><td>MTw開発キット+MTマネージャーソフトウェア</td><td>Xsens</td><td>MTW-38A70G20-1</td><td>ワイヤレスで高精度、小型・軽量の3Dヒューマンモーショントラッカーとそれに付属するクリックインフルボディストラップ付き開発キットです。</td></tr><tr><td>True Impulse Kinetic Measurement System + NDI Open Capture Data Acquisition and Visualization System</td><td>NDI Northern Digital Inc. (株)</td><td>791028</td><td>TrueImpulseは、さまざまな活動中に人間が加える反力を測定します。</td></tr><tr><td>GMS-24</td><td>GeoSIG Ltd</td><td>Rev. 03.08.2010</td><td>(ワイヤレス)加速度計は、構造振動を登録します。</td></tr><tr><td>GeoDAS GeoSIG データ収集システム</td><td>GeoSIG Ltd</td><td>Rev. 03.08.2010</td><td>グラフィカルMS Windowsアプリケーションは、Windows 9x / NT / 2000で動作し、ユーザーとGeoSIGレコーダーGSR / GCR / GBV / GTとの間のソフトウェアインターフェイスを提供します。</td></tr><tr><td>PediVibツールボックス</td><td>KU Leuven</td><td></td><td>歩行者によって引き起こされる構造振動をシミュレートするためのソフトウェアインターフェース/ツールボックス。</td></tr><tr><td>メトロノーム</td><td></td><td></td><td>アクティビティの目標ペースを示すデバイス(PC/ラップトップ/スマートフォン用の無料アプリケーションはオンラインで入手できます)。</td></tr></tbody></table>

特徴付けインフィールド歩行者の行動に基づいて、人間によって誘発される振動のシミュレーション

Simulation of Human-induced Vibrations Based on the Characterized In-field Pedestrian Behavior

細身で軽量な構造のため、振動保守は、多くの場合、重要な設計要件を構成する、懸念事項です。デザインは人為的な負荷の下での動的性能に支配して、強い需要は、現在利用可能な負荷モデルの検証と洗練のために存在します。現在の貢献は、フィールドでの歩行者行動の特徴付けのための3D慣性モーショントラッキング技術を使用しています。技術は、まず、対応する床反力の同時登録を実験室実験で試験されています。実験では、歩行者ならびにそのようなジャンプやボビングのようなリズミカルな人間の活動が含まれます。登録された運動活動の時変ペーシングレートの識別を可能にすることが示されています。一緒に人の体重と文学で利用可能な一般化力モデルを適用して、識別された時変ペーシングレートは、charにできます人為的な負荷をacterize。また、無線動作トラッカー間で時刻同期は、参加者間の同期速度を特定することができます。その後、技術が人の動きと誘導される構造振動の両方が登録されている実際の歩道橋上で使用されています。特徴でフィールド歩行者の行動が誘発される構造応答をシミュレートするために適用することができる方法を示しています。 その場で識別されたペーシングレートと同期率は人為的負荷のシミュレーションと検証のための不可欠な入力を構成することが実証されています。提案された方法論の主な潜在的なアプリケーションは、人間の構造の相互作用現象の予測と実際の交通状況における歩行者間の相関に適したモデルの開発です。

まず、個人の重心付近に登録加速度が結果としてGRFSを特徴付けるために使用することができる方法を示しています。結果は歩行個々の3のためにここで説明されています。完全に同等の観測は、ときにリズミカルな人間の活動、 すなわち、ジャンプやボビング作られていると考えられている。 図7 のショーの連続垂直足の力の振幅スペクトルことと歩行者の重心付近に登録されている対応の加速度レベルを定性的に非常に似ています、 すなわち、形状及び周波数インチ活動の平均ペーシングレートは、これらのスペクトルの最初の支配的なピークの周波数として同定することができます。登録GRFSおよびCOMの加速度の分析は、同じ平均ペーシングレートは、±0.1％まで同定され、このような方法であることを示しています。続いて、名目上同一のイベントのタイミングは、FRが同定されそれぞれ、GRFSおよびCOM近い加速度オム。この手順は、GRFSとCOMの加速度がそれぞれ...

プロトコルは、フィールド内の歩行者の行動と結果の構造応答のシミュレーションの特徴付けのために提示されています。フィールド・テストは、その場で参加者の間で速度と同期ペーシングレートに識別することを示している人為的な負荷のシミュレーションと検証のための不可欠な入力を構成しています。

For slender and lightweight structures, vibration serviceability is a matter of growing concern, often constituting the critical design requirement. With ...

本手順の全体的な目的は、歩行者の追跡された動作を用いて人間による荷重を特徴付け、続いて、それによって誘発される構造振動を検証することです。この手法は、個々の歩行挙動の特徴付け、群衆内における歩行者間の相関の特定、および人構造相互作用現象の定量化など、人間誘発振動の分野における重要な疑問に答えるのに役立ちます。この技術の主な利点は、現地で適用可能であり、それによって実際の交通状況を分析できることです。代表的な負荷データの詳細かつ正確な情報を得るには、フィールド観察が唯一の方法です。したがって、歩行者の励起に使用される負荷モデルのさらなる開発と検証において、フィールド観察は不可欠です。本手順の実演は、当研究グループの博士課程学生であるKlaus Lievens、Xinxin Wei、Krumka Kasapovaの3名と、学術助手であるBram Gezelsが担当します。ワイヤレスモーショントラッカーを使用して、歩行者の動きを記録します。センサーを設定するには、MT managerソフトウェアを使用してワイヤレス接続を確立してください。サンプリングレートを指定しますが、人間の動きを捉えるためには少なくとも 60 hertz 以上に設定する必要があります。次に、モーショントラッカーが接続されるまでゆっくりと動作させ、その後、測定モードを起動して続行します。次に、アクティブなすべてのモーショントラッカーの慣性データを表示します。これで、各参加者の重心にできるだけ近い位置にモーショントラッカーを装着します。モーショントラッカーを被験者にしっかりと、かつ緩みがないように固定します。これで、必要に応じてデータを記録できるようになります。研究室で測定を行う際は、フォースプレートで測定した床反力と同時に、被験者の動作を追跡することが可能です。まず、付属のソフトウェアを使用して、フォースプレートおよびデータ収集の設定を行います。目的の精度と負荷の種類に応じて、ゲインとサンプリングレートを選択してください。人間による負荷の場合は、最大荷重4,879 newtonsになるようにゲインを設定し、サンプリングレートを200 hertzに設定します。測定の開始時と終了時には、必ずフォースプレートを空の状態にしてください。プレートが空の状態で、風袋引き（ tare）機能または自動オフセット補正を使用して、力をリセットします。風袋引きが完了したら、必要に応じてデータを記録できます。現地で行う測定では、歩道橋の中央径間など、適切な箇所で構造振動を測定できます。測定には、変位、速度、または加速度センシングレコーダーを使用してください。レコーダーの設定は、製造元の指示に従って行ってください。レコーダーを希望の場所に配置した後、グローバル基準座標系に合わせて水平を調整します。ラボでは、モーショントラッカーとフォースプレートをセットアップした後、データ記録を開始します。その後、被験者にフォースプレートの上に上がり、少なくとも30秒間静止するように指示してください。このようにして、被験者の体重を測定します。次に、基本強制周波数を指定するためにメトロノームを開始します。その後、歩行、ジャンプ、または上下運動など、メトロノームの信号に合わせて動作するように被験者に指示します。この活動を十分な回数のサイクルで記録してください（60サイクルを推奨します）。サイクルが完了したら、被験者にプレートから降りるよう指示してください。関心のある土木構造物を用いて現場で実験を行う場合は、モーショントラッカーと、構造振動を記録するためのセンサーネットワークを設置してください。屋外の設定では、メトロノームの信号を増幅するためにメガホンを使用できます。現場では、実験の再現性を確認するため、少なくとも3回、できれば4回テストを繰り返してください。複数のデータ収集システムを使用し、トリガーや共通チャンネルが利用できない環境では、強力な衝撃など、各システムが登録可能な単一のイベントを用いてデバイスを同期させてください。各テストの開始時と終了時に同期イベントを追加します。これらのイベントに基づいて、異なるシステムのデータをオフラインで同期させることができます。複数種類のセンサーを用いて動的測定を行う場合、データの同期は不可欠です。したがって、単一のデータ収集システムを使用するか、あるいは各システムで共通の信号を記録するようにします。まず、負荷サイクルの名目上同一なイベント間の時間を特定します。参照ラボ実験では、歩行動作データとフォースプレートデータの両方でこのステップを実行してください。データを読み込んだ後、サンプリングレートを指定し、平均的な負荷周波数を推定します。また、必要に応じて適切な時間窓を指定してください。この手順において最も重要なステップは、追跡した歩行者の動きから各負荷サイクルの開始点を特定することです。このタイミング情報を用いることで、歩行者の時間変動的な歩行ペースを算出することが可能になります。ラボでの実験結果を解析する際は、最初と最後の5サイクルを解析対象から除外し、残りの50サイクルを用いて処理してください。データを保存する前に、必ずタイミング情報を視覚的に確認してください。次に、後続の荷重サイクルの平均時間間隔の逆数として、平均基本荷重周波数を算出します。複数の歩行者が関与している場合は、特定されたタイミング情報を適用して、それらの相関性を分析することができます。現場での実験分析における次のステップは、特定されたタイミング情報を用いて、誘発された構造応答をシミュレーションすることです。まず、試験構造物のモードパラメータを定義します。これには、固有振動数、モード減衰比、および質量正規化モード変位が含まれます。次へ進む前に、モード入力情報を視覚的に確認してください。次に、歩行者の特性およびそれらが誘発する荷重を定義します。これには、荷重の種類、重量、歩行経路または位置、平均歩行速度、および荷重サイクルのタイミングが含まれます。出力位置などの解析パラメータおよび時間パラメータを指定してください。次に、関与した参加者のシミュレーション構造応答を実行し、保存します。 l前と同様に、次へ進む前に結果を視覚的に確認してください。第三に、対応するベクトルを合算し、個々の応答を重ね合わせることで全構造応答を算出します。次に、結果を測定された構造応答と比較し、データをグラフで表示します。研究室でテストした1人の歩行者から、各荷重サイクルの開始点を特定しました。このデータを使用して歩行力をシミュレーションし（青色で表示）、測定された荷重（黒色で表示）と比較します。実際の歩行荷重に近い近似値が得られました。同様に、歩道橋上の6人の歩行者の歩行挙動を分析しました。ここでも、追跡した歩行者の動きから各荷重サイクルの開始点を特定しました。この荷重サイクル情報を、歩行者によって誘発される力のシミュレーションに使用しました。約16秒後には歩行者の足並みが揃いましたが、50秒後には同期性が著しく失われることが観察されました。歩行者間の荷重サイクルのタイミングを比較したところ、約50秒後に同期率が60%まで低下することが分かりました。次に、構造応答のシミュレーションを行った。歩行者の歩行ペースが一定であり、灰色で示されたメトロノーム信号と同一であると仮定した場合、結果は黒色で示された実測値を大幅に過大評価した。一方で、青色で示された同定済みの時間変動する歩行ペースをシミュレーションに考慮したところ、結果は明らかに実測応答に近づいた。この手順は、歩行者の自然な歩行挙動を分析するために適用できます。これにより、歩行者間の相関関係に関する適切なモデルを開発するための不可欠な入力データが提供されます。さらに、計測された構造応答とシミュレーションによる構造応答を比較することで、歩行者励振に使用される荷重モデルの検証および較正が可能になります。これにより、付加減衰などの人間と構造物の相互作用現象による影響についても調査することが可能です。

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