| 研究課題/領域番号 |
20H02234
|
|---|
| 研究機関 | 九州大学 |
|---|
研究代表者 |
園田 佳巨 九州大学, 工学研究院, 教授 (40304737)
|
|---|
| 研究分担者 |
玉井 宏樹 九州大学, 工学研究院, 助教 (20509632)
別府 万寿博 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 教授 (90532797)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | 打音検査 / コンクリート構造物 / 劣化損傷（浮き・剥離） / 深層学習 / 繰り返し衝撃荷重 |
|---|
| 研究実績の概要 |
現時点において研究遂行に向けた以下の進捗を得ている。
1)2021年度実施予定の繰り返し水平横衝撃試験において，損傷の進展にともなう適度な打音の変化（内部損傷の進行の制御）が計測できるための衝撃試験の条件を決定する予備解析プログラムを完成させた。具体的には，SPH法を用いてRC版の裏面剥離解析プログラムを完成させ，衝突面裏側のコンクリート版の剥離・飛散を再現できることを確認した。このツールを用いて，打継ぎ目を有するコンクリート版試験体に重錐（約5kg）を所定の高さから落下・衝突させる試験を行い，各回毎に打音の変化および加熱式赤外線サーモグラフィによるコンクリート表面の温度分布の時間的推移を計測し，浮き・剥離の段階的な進行を定量的に評価することを試みる。
2)過去に計測した打音データを用いて，音圧-時間データにウェーブレット変換を行った結果の画像を深層学習させることで高精度で損傷の進展過程を把握できることを既に確認している。さらに同手法によって，従来の振幅比（打撃力と音圧の比）では把握できなかった軽度な打撃力による繰り返し載荷回数の相違を識別できるなど，微細な内部損傷の進展を評価できる可能性が高いことを確認している。
3)深層学習で用いる学習データ間の相関性（打音とサーモグラフィ）について有限要素法を用いた解析的な検討を行い，各データの相対的な変動量の間には明確な関連が認められることから，片方のデータが欠落した場合の補間処理が可能でなることを把握した。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2020年度は，新型コロナウイルスの影響で人工欠陥を有するコンクリート版の製作および同試験体を用いた繰り返し衝撃実験は実施できなかったが，
1)打ち継ぎ目を有する供試体の製作準備，繰り返し衝撃で進行する内部損傷の程度を制御するための予備解析プログラムの作成（SPH法によるRC版の裏面剥離解析）と，過去の打音検査データを用いた深層学習の手順を概ね確定させることができた。
2)打音データの深層学習に関する準備として，音圧-時間曲線データをウェーブレット解析を行った結果を画像表示（時間-周波数軸の２次元画面に音圧レベルを色別表示）させた後に画像の変化を深層学習させることで，従来の振幅比（打撃力と音圧の比）等を用いた場合よりも高い精度で損傷の進展過程を把握できることを確認し終えた。
以上の２つの準備のもとで，2021年度は，浮き・剥離となる内部欠陥を有するコンクリート版に対して，予備解析で決めた衝突条件に基づく水平横衝撃試験を繰り返し行い，毎回の打音変化と赤外線サーモグラフィーによる内部損傷の進展の可視化を行うことで，深層学習データの収集に努める予定である。
|
| 今後の研究の推進方策 |
2021年度は，深さや面積をパラメータとした打ち継ぎ目を有するコンクリート版を製作し，SPH法による予備解析で決めた衝突条件のもとで水平横衝撃試験を繰り返し行い，毎回の試験後の打音変化と赤外線画像を計測し，深層学習データ収集に努める。
2022年度は，前年度に収集するデータを用いた深層学習を行い，コンクリート表層の浮き・剥離の定量的な危険度指標を確定させる。
|
