Vehicle vibration inspecting method for high-speed railway structures

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K21013
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 22:Civil engineering and related fields
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: Naito Hideki 東北大学, 工学研究科, 准教授 (50361142)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 運上 茂樹 東北大学, 工学研究科, 教授 (60355815) ; 木本 智幸 大分工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (30259973)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2024-03-31
• Keywords: コンクリート構造物 / 非破壊検査 / 点検・診断 / ロボット / 機械学習

Outline of Final Research Achievements

An automatic inspection robot was built for detecting internal cracks within civil structures (e. g. roads, railways, ports, and airfields). The robot was composed of a running devise and lifting devise of the vibrator and sensor. It collects a large amount of inspection data in through-thickness vibration testing on the structures. Inspection data obtained by the acceleration sensor was converted into a dataset for machine learning. An anomaly detection method using a neural network autoencoder detected invisible cracks within structural concrete. It was shown that the autoencoder model was sensitive to shear cracks, causing serious damage in structural performance of concrete structures.

Free Research Field

構造工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

社会インフラの点検効率化は時宜を得たテーマであり、ロボットやAIの活用が期待されている。本研究は、自走式ロボットによる構造物の自動点検と、AIによる健全性診断を合わせて検討した。研究成果として、自走式点検ロボットに必要な性能と実現するための機構を示した。また、良品学習による高精度の健全性診断手法を提案し、転移学習によって汎用性を付与できることも示した。これらの研究成果は、道路、鉄道、港湾や空港などの社会インフラ施設への適用を想定しており、今後もこれらの現場実証試験を進めていく。また、本手法は土木構造物のみならず、他分野の様々な診断への応用と波及が期待される。