| 研究課題/領域番号 |
20K05036
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| 研究機関 | 東京都立産業技術高等専門学校 |
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研究代表者 |
宮川 睦巳 東京都立産業技術高等専門学校, ものづくり工学科, 准教授 (90469578)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 応力発光体 / 破壊発光 / 累積外力 / 損傷度評価 / コンクリート一軸圧縮試験 / 輝度値ヒストグラム / CNN技術 |
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| 研究実績の概要 |
高度経済成長期以降に膨大に敷設されたコンクリート構造物を主とする現在のインフラ設備は，老朽化や大型台風などの自然災害の増加によって，同時多発的に異常な外力に曝されており問題視されている．そのような被災構造物の深刻な損傷を災害直後に短時間で把握し，健全性を評価することは都市機能を維持するうえで急務な課題である．しかしながら，災害直後に構造物に累積した外力の程度を一挙に把握することは困難である．ここで求められているのは，受けた累積外力の程度を迅速かつ簡易的に測定し，構造物に加わるエネルギーと損傷の関係性を即時に評価することにある．このため，膨大な数のコンクリート構造物のレジリエンス強化に貢献するような評価方法を確立し，新たな防災技術を開発することが望まれている．
この目的のため，本研究では引張・圧縮などの機械的外力を加えることで生じた応力集中により発光する性質を持つ応力発光体(Mechanoluminescence以降，MLと称す)を用いことで，構造物が受ける累積外力を簡易的かつ広範囲に測定し，構造物の損傷度を評価するための手法の開発を目指したものである．これによりインフラ設備の長寿命化やLCC（Life CycleCost）抑制に貢献ができると考える．
令和２年度の課題として，実験のデータ不足があげられた．これにより，令和３年度の実績として，【実績１】実験の再開により，概ね予定通り進展している．この実験は，MLを塗布したコンクリート供試体の一軸圧縮試験を行い，損傷と破壊発光との関係性を検証している．【実績２】得られた研究成果を学会および講演会にて発表した．【実績３】実験データが順次得られていることで，AI技術（DeeplearningによるCNN技術）を用いた画像分類のための教師データの蓄積が行えている．
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| 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
実験が再開できたことと，可能な限り実験内容を見直し，選択と集中により実験回数を絞ることで，概ね順調に進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
・引き続きコロナ対策を実施し，実験内容を精査する．例え実験回数が少なくともモニタリング方法を工夫することで限りあるデータを有効に活用する．
・コンクリート供試体の損傷と破壊発光との関係性を見いだす研究については，動画データを静止画に分割し，ヒストグラムを作成しながら，発光エネルギーを算出するというプロセスにおいて，複数の解析ソフトを用いている．現時点では一連の作業を体系的に算出するためのシステムの構築できていないが，マニュアル化を行うことで作業を進めている．
・AIを用いて破壊発光から損傷箇所および損傷度を評価する研究については，教師データの数と正答率（精度）によって導き出される正答率が変わってくる．現段階で得られている研究成果では，AIの画像分類機能を用いた損傷度分類はおよそ200枚の画像データから推察することができている．しかし，AIの物体検知（損傷検知）機能による損傷位置と損傷度分類となれば，およそ2000枚のアノテーション作業（損傷箇所を特定し，マークする作業）が必要とされるため，教師データの蓄積を行っている．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初予定していた学会および研究会活動がほぼ全て中止となったため．今年度も引き続き状況は変わらないと思われるが，学会活動はできるだけ現地に赴き情報収集を行いたいと考えている．
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