重要橋梁の供用安全性を担保する目的のもと、劣化に伴う損傷や地震時損傷をリアルタイムで検知する診断技術です。上図は地震時損傷個所を把握するための数値シミュレーション結果の一つです。
超音波探傷を用い、直接目視できない構造部位の画像化と機械学習・深層学習を用いた自動判定を試みています。グラウト未充填のシース管を可視化した上記画像に対し、深層学習では低周波側フィルタ処理を施した結果を判定根拠としていることを示しています。
プレストレストコンクリート(PC)構造のテンドン破断をリアルタイムに検知する研究です。
地震時のひずみ応答から橋梁の挙動を把握します。収束後残留変形が無いことが見てとれます。
アスファルト舗装面上からの探傷により、コンクリート床版内のクラックを画像化します。
信号処理により、コンクリート中の60mm×7mmのスリット状欠陥を鮮明に画像化できます。
橋梁上を通行する大型重量車両を検知するためのモニタリング手法です。ひずみゲージからスマートフォンに至るまで様々なセンシングを用い、社会実装しやすい手法を追求しています。Bridge Weigh-In-Motionと呼ばれる技術です。
海岸地域の橋梁を中心に腐食環境を評価し、維持管理向上に役立てるための研究です。福井県は冬季の飛来塩分が多く、継続的な観測によって季節的な傾向や腐食応答のレベルが分かってきています。
スマートフォンを用いて橋梁振動を計測し、車両重量の判定を図っています。
Bridge Weigh-In-Motionは車線別に重量別頻度分布を得ることが出来ます。
飛来塩分の激しい地域に6か月間暴露した鋼板です。金属光沢は失われ、減肉が生じています。
橋梁ウェブに付着した塩分量を海岸距離別に示した図です。海岸距離に応じて付着量が大幅に変わります。