2023 Fiscal Year Annual Research Report
Structural performance evaluation of real civil infrastructure by merging dense point cloud data into FE analysis
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21K04230
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
宮森 保紀 北海道大学, 工学研究院, 教授 (00363383)
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2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | SfM / 点群モデル / FEMモデル / 鋼構造 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年，構造物の維持管理に3次元データが活用されている．その中でSfM(Structure from Motion)や地上型レーザースキャナなどで3次元点群データを取得する方法の活用が注目されている．点群データは構造物の外面の変状を確認し，健全性を定性的に評価する研究がおこなわれている．しかし，構造物の維持管理をさらに効率化するには点群データを用いて健全性を定量的に把握する方法が必要である．
そこで，本研究では鋼製の供試体などに対して，SfMによって取得した点群データから部材の変位や応力分布を確認できる計算モデルを構築する手法を開発した．具体的には，点群モデルの座標データをボックセル単位で節点とした．さらに，点群データを部材軸方向の一定間隔で2次元断面形状に変換し，各断面に2次元デローニー分割を行い，隣接断面と最近傍点を繋ぎ合わせることでソリッド要素を作成した．この手法で構築された点群FEモデルによって局部的に板厚が減少している部材の線形静的解析を行うことができ，既存構造物の応力状態を定量的に把握できる可能性を示した．
開発した手法の適用性を，鉄道橋として使われていた鋼2主桁橋を用いて検証した．モデル構築と同時に静的載荷実験も行い，実験と解析の結果を比較することで本手法の適用性や課題を検討した．検証結果では，点群FEモデルでは，点群のノイズの影響を受け一部にリブ状の要素が生成されるが，損傷の形状と板厚を概ね再現できた．線形静的解析は静的載荷実験の結果と概ね一致し，定量的に構造の健全性を把握できると考えられる．残余の課題としては，ノイズ処理の自動化や損傷部のみを点群から構築するモデル化の効率化が必要である．
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