| Project/Area Number |
20H02218
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 22010:Civil engineering material, execution and construction management-related
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| Research Institution | Ibaraki University |
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Principal Investigator |
Wu Zhishen 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 特命研究員 (00223438)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
車谷 麻緒 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 准教授 (20552392)
原田 隆郎 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 教授 (00241745)
岩下 健太郎 名城大学, 理工学部, 准教授 (30544738)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
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| Keywords | ロングゲージカーボンファイバセンサ / ひずみモーダル解析 / 腐食同定 / 洗堀同定 / ワイヤレスセンシング / 洗掘同定 / 洗堀早期検知 / 腐食の早期検知 / 水中センシング技術 / カーボンファイバセンサ / 腐食および洗堀の早期検知システム / 洗堀検知 / 腐食検知 |
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| Outline of Research at the Start |
鉄筋腐食や洗掘は水中構造物に与える影響は大きい。また、疲労と腐食は時間の経過と共に損傷が蓄積され、損傷の進行は構造物の耐力が急低下する可能性もある。特に、損傷が複合作用による複雑に相互作用しながら構造破壊に至る、各損傷の早期段階の検知技術が必要である。しかし、主流なセンサでは水中構造物の内部に生じる局所的な腐食損傷を高精度に検知できず、早期段階から精密に評価することも困難であることが多くの研究により明らかになっている。本研究では、高耐久性ロングゲージカーボンファイバセンサおよび水中ワイヤレスセンシング技術の併用による水中センシング技術を開発し、腐食および洗堀の早期検知システムの構築を行う。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study aims to develop a carbon fiber sensor network in underwater structures using highly durable long-gauge carbon fiber sensors and underwater wireless sensing technology to establish an early detection system for corrosion and scouring. Firstly, we will develop wireless sensing technology for detecting small strain responses within a defined spatial area. Additionally, we will propose an identification method for scouring based on strain modal analysis using dynamic strain responses. Furthermore, we will construct a comprehensive evaluation system for underwater structures by coupling the updated structural parameters obtained from damage identification with fatigue assessment based on strain measurements. Finally, we will demonstrate the system's capabilities.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
従来の水中コンクリート構造物の点検・調査は、主に目視観察が中心であり、客観的な評価が不足していると考えられる。また、コア採取による調査は労力・コストが高く、広範囲の調査には不向きである。本研究では、水中で使用できる高耐久性のロングゲージひずみセンサを用いて、各領域のひずみ応答を計測し、構造物のたわみ、回転、ひび割れ、腐食、支承変状などを直接算定し、橋梁構造物の洗堀や腐食を早期に検知するシステムを構築した。さらに、自動ロボット打音装置を開発し、AIを活用してコンクリート構造物の欠陥を検出し、コンクリートの表面欠陥や内部および深い欠陥を正確に検出し、評価することが可能であることが確認された。
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