高力ボルトの軸力診断のための振動波形データにおける特徴量の検討

• 辻 欣輝

  関西大学大学院 総合情報学科

• 広兼 道幸

  関西大学 総合情報学部

• 麻野 貴義

  関西大学 総合情報学部

• 小西 日出幸

  日本橋梁株式会社

書誌事項

タイトル別名

• ANALYSIS OF CHARACTERISTICS FOR DIAGNOSING AXIAL FORCE OF HIGH-STRENGTH BOLTS

抄録

高度経済成長期に建造された橋梁は全橋梁の約40%を占めており，建造時に用いられた高力ボルトの劣化による軸力低下を事前に特定することが必要となっている．軸力測定方法として打音法が挙げられる．打音法は低コストで危険を伴わず，簡便に作業が行えるという利点を持つが，熟練技術者不足などの問題があるため，非熟練技術者でも精度良く効率的に診断を行える方法の確立が求められている．<br>　そこで本研究では，高力ボルトを締結した試験体をハンマーで叩き，打撃時の振動波形データを高速フーリエ変換し，そこから周波数特徴量を取得する．さらに，元の振動波形データから波形の減衰率を算出したものを減衰率特徴量として取得する．そして，このようにして得られた特徴量を用いて，各種パターン認識手法で高力ボルトの軸力低下率を認識し，その認識精度を比較した．

収録刊行物

• 土木学会論文集F6（安全問題）

  土木学会論文集F6（安全問題） 72 (2), I_177-I_182, 2016

  公益社団法人 土木学会

キーワード

• high-strength bolt
• axial force
• pattern recognition
• FFT
• Neural Network
• attenuation rate

詳細情報

• CRID: 1390001205354615040
• NII論文ID: 130005243660
• DOI: 10.2208/jscejsp.72.i_177
• ISSN: 21856621
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejsp/72/2/72_I_177/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可