アンテナ指向性を考慮した逆散乱解析法によるＲＣ床版内部の損傷の三次元マッピング

使用考虑天线方向性的逆散射分析方法对 RC 桥面板内部损伤进行三维映射

基本信息

批准号：
18J22035
负责人：
山口貴浩
金额：
$ 1.41万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，橋梁床版・土工部の表面・内部の構造物・損傷を対象として，三次元的な形状を考慮し，逆解析手法とAIモデルに基づく自動判定アルゴリズムを組み合わせることで，地中レーダ画像から対象物を全自動でマッピングするシステムを構築した．最終年度において，目標とするシステムを完成させることができた．また，学位取得に向けた論文執筆や論文審査会の準備を重点的に行った．また，海外トップジャーナルへの投稿を積極的に行った．前年度から検討を行っている路面下の埋設管の検知アルゴリズムについて，新たに収集したデータを用いて学習を行い，新たに構築した模擬フィールドにおいて，検証実験を行った．埋設管は，走行直角及び走行方向に伸展しており，いずれの方向についても，90%近くの検知精度で検知する三次元畳込みニューラルネットワーク(3D-CNN)モデルを構築した．この深層学習モデルと，逆解析手法を組み合わせることで，高速かつ高精度に埋設管の三次元配置を再現することができた．床版内部の土砂化・クラックについても，修士論文で行った研究を発展させ多次元データについて解析を行った．マンホール・ジョイントのSVM による検知アルゴリズム及び空洞の3D-CNN による検知アルゴリズムは構築しているため，床版内部の土砂化やクラックなどの面的な損傷と併せて，路面下の状態を完全に可視化可能であり，点検実務上有用なインパクトのある結果が得られたと考えている．博士論文を執筆した．博士論文は，本年度だけでなく前々・前年度の研究内容も併せて，当該研究員が博士程において行った研究内容をまとめた．

在本研究中，我们通过考虑三维形状并结合基于人工智能模型的逆分析方法和自动判断算法来关注桥面和土方的表面和内部结构以及损坏，我们构建了一个全自动映射物体的系统。雷达图像。在最后一年，我们完成了目标系统。另外，我还重点写论文，准备论文答辩，为获得学位做准备。我们还积极向海外顶级期刊投稿。我们利用新收集的数据，学习了去年以来研究的路面埋管检测算法，并在新建的模拟场中进行了验证实验。埋地管道与行进方向和行进方向成直角延伸，我们构建了三维卷积神经网络（3D-CNN）模型，可以在两个方向上以接近 90% 的检测精度对其进行检测。通过将深度学习模型与逆分析方法相结合，我们能够快速、准确地再现埋地管道的三维布局。关于板坯内部的沉降和裂缝，我们在硕士论文的研究基础上进行了扩展，并对多维数据进行了分析。由于我们开发了使用 SVM 的沙井接头检测算法和 3D-CNN 空洞检测算法，因此可以完全可视化路面下的状况，以及板内打磨和裂缝等表面损坏。相信这是可能的，并且我们已经获得了对检查实践有用的有影响力的结果。写了一篇博士论文。博士论文总结了研究者在攻读博士学位期间所进行的研究内容，不仅包括当年的研究内容，还包括前一年和前一年的研究内容。