データサイエンスに基づくPCグラウト充填レベルの自動判定

基于数据科学的PC灌浆液位自动测定

• 批准号: 21K04232
• 负责人: 鈴木 啓悟
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: University of Fukui
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04232/
• 关键词: プレストレストコンクリート; グラウト未充填; 非破壊評価; 超音波探傷; フェーズドアレイ; 寄生的離散ウェーブレット変換; 機械学習; 深層学習; プレストレスとコンクリート; 可視化; シース管; 滞水状態; 画像診断

2022年度は実橋で供用されていたプレストレストコンクリート（PC）桁を用い、実証実験を行った。対象となるPC桁は2体に切り分けられている。これを供試体A、Bと呼称する。供試体A、Bにはグラウト施工がされていない未充填シース管と、グラウト施工されている充填シース管が存在する。これら試験体に対し超音波フェーズドアレイのフォーカシング探傷を行い、ノイズ除去および特徴抽出を目的とした独自のフィルタリング（以下、寄生フィルタ）を施したうえで、機械学習・深層学習を用いてシース管のグラウト充填、未充填の分類を行った。機械学習に入力するデータは、フェーズドアレイ探傷で得られる時刻－電圧の1次元波形に対して寄生フィルタを施した時刻歴データである。深層学習に入力するデータは寄生フィルタを施した後に、キルヒホフ近似の線形化逆散乱解析によりシース管を画像化したデータである。供試体Aを学習用、供試体Bを妥当性検証として、機械学習、深層学習それぞれの分類器を構築した。なお、寄生フィルタは高周波側データと低周波側データを出力できることから、深層学習には両データから作成した画像を結合した1枚の画像として適用した。機械学習は時刻歴情報に、周波数情報、位相情報を加えたデータ拡張したところ、ランダムフォレストを用いた分類精度は99.6%となった。また深層学習はVGG16を用いて83.5%の精度を記録した。機械学習、深層学習ともに概ね良好な精度を記録し、非破壊評価の自動判断に道筋をつけることが出来た。

在2022财年，我们使用在真实桥上使用的预应力混凝土（PC）梁进行了示范实验。目标PC数字切成两个。这被称为标本A和B。样品A和B具有未灌输和灌浆护套管的未填充的护套管。这些标本用超声波杆阵列聚焦了缺陷检测，并经过独特的过滤（以下称为寄生过滤器）进行噪声去除和特征提取，然后将护套管分为灌浆填充物，并使用机器学习和深度学习将其分类为灌浆填充物，并未填充。机器学习的数据输入是通过将寄生过滤器应用于通过相位阵列缺陷检测获得的一维时间电压波形来获得的时间历史数据。深度学习的数据输入是通过应用寄生过滤器，然后通过线性化的kirchhof近似逆散射分析来实现鞘管获得的数据。我们构建了用于机器学习的分类器，用于使用标本A作为学习方法和标本B作为有效性验证。此外，由于寄生过滤器可以输出高频和低频数据，因此将深度学习应用于单个图像，结合了从两个数据创建的图像。机器学习通过将频率和相信息添加到时间历史信息中来扩展数据，使用随机森林的分类精度为99.6％。此外，对于深度学习，我们使用VGG16记录了83.5％的精度。机器学习和深度学习通常都经过了良好的录制，并且能够为自动无损评估决策树立途径。

项目成果

Reserach 非破壊評価

无损评价研究

Non-destructive evaluation of grout unfilled PC duct including water staying condition

未灌浆PC管道的无损评价包括滞水状况

• DOI: 10.1201/9781003322641-279
• 发表时间: 2022
• 期刊: Bridge Safety, Maintenance, Management, Life-Cycle, Resilience and Sustainability Book Bridge Safety, Maintenance, Management, Life-Cycle, Resilience and Sustainability
• 作者: Ishida Y.;Suzuki K.
• 通讯作者: Suzuki K.

滞水状態を考慮したPCグラウト充填評価手法の検討

考虑滞水状态的PC灌浆充填评价方法探讨

• 发表时间: 2022
• 作者: 石田 耀世;鈴木 啓悟;角田 貴也;天谷 公彦
• 通讯作者: 天谷 公彦

滞水状態を考慮したPCグラウト充填評価手法の提案

考虑滞水状态的PC灌浆充填评价方法的提出

• 发表时间: 2022
• 作者: 石田耀世;鈴木啓悟;角田貴也;天谷公彦
• 通讯作者: 天谷公彦