構造内の欠陥推定：官能的方法から定量的方法へ

欠陥形態の推定に関する高精度計算法の構築

現在、日本には約 73 万の橋梁が存在し、2040 年にはそのうちの 7 割以上が築後 50 年を超えると報告されている^（1）。国土強靱化への取組みとして、非破壊検査技術は進歩しているが^（2）、コンクリートの剥離を伴う事故は依然として発生している。筆者の研究グループでは、従前の官能的試験法（点検者の経験に基づく試験法）に変わる定量的試験法として、「コンクリート構造物を叩いた際の構造表面の応答データを用いた欠陥形態の同定法」に関する研究を行っている。一つは、教師有り機械学習に基づく方法、もう一つはトポロジー最適化解析に基づく方法である。機械学習に基づく方法では、入力データと出力データの関係に基づいて欠陥を判別するため、多数の打撃による表面の応答データの取得は必要であるが、振動に関する物理方程式のシミュレーションは不要という特徴がある。一方、トポロジー最適化に基づく方法では、物理方程式の計算は必要であるが、1回の打撃における表面応答データから欠陥形態を同定できるという特徴がある。 本稿では、従来行ってきた研究成果に対する解説を行う。