土木分野におけるAIの活用(1)

[CS15-05] Damage Detection of Bridge Concrete Members Using Neural Network in Hammering Inspection

〇Kouichi Takeya¹, Junji Yoshida², Yuya Sakamoto³ (1.Tokyo Institute of Technology, 2.University of Yamanashi, Graduate Shool of Engineering, 3.University of Yamanashi)

Keywords:Hammering Test, Bridge, Neural Network, Acceleration Response, Sound Pressure

本研究では，橋梁のコンクリート部材における打音検査において，加速度・音圧データの分析をもとにニューラルネットワークを活用することで，損傷の有無を自動で評価する分析手法の構築を目的とした．供用中の橋梁9橋を対象とし，それぞれの健全部と欠陥部に対して打撃時の衝撃力，加速度および打音をインパルスハンマと加速度センサおよびマイクロフォンで収録したデータを用いた．入力パラメータ，学習アルゴリズムおよびネットワークの構成の検討を行った結果，音の強さと継続時間を含めた特徴量である波形面積を用いることで，比較的浅く単純なニューラルネットワークを用いて98%の高い判別精度を実現した．