Development of a Monitoring method for the Real-Time Detection and Localization of Failure in PC Steel Members

• Project/Area Number: 25K07902
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 22020:Structure engineering and earthquake engineering-related
• Research Institution: University of Fukui
• Principal Investigator: 鈴木 啓悟 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (40546339)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 内田 慎哉 富山県立大学, 工学部, 准教授 (70543461)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: PC鋼材 / モニタリング / 弾性波

Outline of Research at the Start

本研究はポストテンション型プレストレストコンクリート(PC)橋梁の耐荷性能を保持するためのPC鋼材のリアルタイムモニタリング手法を確立する。リアルタイムモニタリング手法はPC鋼材の破断発生時、躯体表面を伝搬するガイド波を捕捉し、破断を即時検知する。モード抽出法とデータサイエンス法の両アプローチから技術を確立する。前者はガイド波の内ラム波のA0モードを抽出することで破断箇所を即時に特定する。後者はラム波の特徴である波形形状が時々刻々変容する特性を利用し、機械学習を主としたデータサイエンス手法による破断箇所特定も試みる。機械学習手法はセンサ数の低減が期待できる。