[20a-P5-1~11] 6.1 Ferroelectric thin films

[20a-P5-11] Analysis of the damage of building using piezoelectric sensor system with machine learning

〇Sakuya Kishi¹, Akihiro Kishi¹, Yoichiro Hashizume¹, Takashi Nakajima^1,3, Takahiro Yamamoto², Takayuki Kawahara², Mikio Hasegawa², Takumi Ito², Changhoon Choi², Soichiro Okamura¹ (1.TUS,Science, 2.TUS,Engineering, 3.JSTPRESTO)

Keywords:piezoelectric, vibration analysis, machine learning

建物に多数のセンサを巡らせ恒常点検を可能にし、大規模災害等の非常時さえも建物の状態をリアルタイムに取得することで、損傷状態をより正確に把握することが期待されている。現在の建物の損傷診断には、目視や歪ゲージなどを用いた計測があるが、それらのデータに基づいた判定は基本的に人間の経験と判断によっている。我々は、今回、より現実的な事例として、建築物を構成するボルトの欠損状態を圧電センサと機械学習を用いて判定する手法について検討を行ったので、その結果について報告する。