橋梁等構造物の劣化診断手法研究

１．背景
　日本において、橋梁は高度経済成長期に多数建設されている。全国で約70万橋存在し、その内、約50万橋が市町村道に設置されている。寿命とされる50年を迎えた2m以上の橋梁は、2013年で18%、2023年で43%、2033年で67%に増加する。このため、国および各自治体単位の定期的な診断・修復が必要とされている。一方、検査手法は、目視および打音検査などの手法で実施され、診断技術者の技能に依存している。地方自治体における財政・人材不足起因し5年に1度という低頻度で検査されており不十分といえる。。
　本研究においては、実際の橋梁において衝撃実験の加速度信号を利用し、ウェーブレット変換による信号解析し、従来の診断手法と比較して損傷の有無、及び損傷の程度を評価する診断手法を提案する。

２．方法
　衝撃試験で観測された加速度信号、離散ウェーブレット変換・逆変換し、スケール毎に分解する。分解した信号を衝撃試験毎に見比べ、相違が観測される信号を合成する。次に、連続ウェーブレット変換し特徴抽出する。本報告では、基底関数はいかのとおりである。離散ウェーブレット変換ではDaubechie、連続ウェーブレット変換ではメキシカンハット関数を選択した。

３．結果
　時間－周波数解析手法、連続ウェーブレット変換を適用した。基底関数はガボール関数を選択している。結果は期待したほど、良好ではなかった。そこで、離散ウェーブレット変換・逆変換の解析手法導入しフィルタリングを試みた。その結果、劣化状態の特徴的変化を検出することができた。

４．結論および今後の課題
　正常状態と損傷状態における加速度信号に、離散ウェーブレット変換・逆変換し、適当なスケール成分選択する。次に選択されたスケール成分に連続ウェーブレット変換すると、損傷程度に対応して変化している。正常状態の橋梁および橋梁損傷程度に対応する加速度信号で、損傷状態を推定する見通しが得られた。離散ウェーブレット変換・逆変換によるフィルタリングし、連続ウェーブレット変換だけでは抽出困難な損傷を評価できることがわかった。今後の課題としては、複数のセンサによる判定精度向上が挙げられる。