Development of damage evaluation system under the cumulative disturbances using mechanoluminescence material
Project/Area Number |
20K05036
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
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Research Institution | Maebashi Institute of Technology (2022-2023) Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology (2020-2021) |
Principal Investigator |
宮川 睦巳 前橋工科大学, 工学部, 准教授 (90469578)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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Keywords | 応力発光体 / 破壊発光 / 累積外力 / 損傷度評価 / コンクリート一軸圧縮試験 / コンクリート4点曲げ試験 / 輝度値ヒストグラム / CNN技術 / ヒストグラム / 損傷度評 / 光機能材料 / 累積外力損傷評価 / Deep Learning |
Outline of Research at the Start |
インフラ設備のレジリエンスを強化するうえでもっとも重要なことは,災害直後に被災構造物の健全性を短時間に把握する技術を確立することである.しかしながら,構造物ごとの累積外力の程度を災害直後に一挙に把握することは現状で容易ではない.これは,面的に膨大な数が敷設されているコンクリート構造物に作用した累積外力の程度を短期間に一挙に測定する技術は確立されておらず,構造物に加わるエネルギーと損傷の関係は,現段階で明確になっていないためにある.本研究では累積外力の程度を迅速・簡易に測定し,エネルギーと損傷の関係性を明らかにすることで,構造物のレジリエンス強化に資する健全性評価法を提案する.
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Outline of Annual Research Achievements |
高度経済成長期以降に膨大に敷設されたコンクリート構造物を主とする現在のインフラ設備は,老朽化や大型台風などの自然災害の増加によって,同時多発的に異常な外力に曝されており問題視されている.そのような被災構造物の深刻な損傷を災害直後に短時間で把握し,健全性を評価することは都市機能を維持するうえで急務な課題である.しかしながら,災害直後に構造物に累積した外力の程度を一挙に把握することは困難である.ここで求められているのは,受けた累積外力の程度を迅速かつ簡易的に測定し,構造物に加わるエネルギーと損傷の関係性を即時に評価することにある.このため,膨大な数のコンクリート構造物のレジリエンス強化に貢献するような評価方法を確立し,新たな防災技術を開発することが望まれている.この目的のため,本研究では引張・圧縮などの機械的外力を加えることで生じた応力集中により発光する性質を持つ応力発光体(Mechanoluminescence以降,MLと称す)を用いことで,構造物が受ける累積外力を簡易的かつ広範囲に測定し,構造物の損傷度を評価するための手法の開発を目指したものである.これによりインフラ設備の長寿命化やLCC(Life CycleCost)抑制に貢献ができると考える. 前年度までの課題として,①さらなる実験データの収集②LabVIEWを用いた解析ソフトを開発(以降,MLAnalyzerと称す)の操作簡易化とノイズ除去機能,最大輝度追跡機能追加などの性能向上を目指した.
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Report
(4 results)
Research Products
(11 results)