2021 Fiscal Year Annual Research Report
Damage detection and safety evaluation for aging concrete structures during large earthquakes
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18H01516
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
内藤 英樹 東北大学, 工学研究科, 准教授 (50361142)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
運上 茂樹 東北大学, 工学研究科, 教授 (60355815)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 耐震 / コンクリート構造物 / 非破壊検査 / ヘルスモニタリング / 振動試験 / 異常検知 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、目視点検が容易でないコンクリート構造物を対象として、経年劣化や地震による損傷の非破壊検査の開発と、点検から構造性能までの評価フローの体系化を目的としている。非破壊検査および構造性能評価について、それぞれの進捗を示す。
1)非破壊検査: 点検データから構造物の健全性を判定する際に、検査員の主観や先入観を介入させることなく、機械学習を用いて健全/異常の判定を合理的かつ高速に行うことを目的とする。特に、本研究が開発した局所振動試験に対して、時刻歴の加速度波形を周波数応答関数に高速フーリエ変換し、周波数応答関数を学習データとした機械学習によって構造物の異常検知を行った。その結果、構造物の健全箇所で取得したデータを学習させた学習済モデルにより、コンクリート構造物のひび割れ箇所を検知できる可能性が示された。提案手法は部材の種類に依らず、RC桁、RC床版、RC柱に対して横断的に適用できることを確認した。さらに、共振周波数を基準として、周波数応答関数を周波数方向に引き伸ばすことにより、ある構造物の健全データを学習させた学習済モデルを用いて、これとは別の構造物で取得したデータを健全/異常判定できる可能性が示唆された。
2)構造性能評価: 国際共同研究の取り組みとして、剛体バネモデルによるコンクリートのひび割れ解析モデルと、有限差分法による波動解析を組み合わせた解析手法を提示した。これにより、荷重による構造物のひび割れ状態と、局所振動試験による周波数応答関数を再現できるようになった。さらに、教師あり機械学習を用いて、周波数応答関数からコンクリート内部のひび割れ状態を推定する手法を示した。教師あり機械学習は、損傷状態が明らかな大量データが必要になるが、本研究で提示した剛体バネモデルと波動解析のカップリング手法を用いることで、容易に教師データを集めることができる。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(6 results)
