P波とS波スペクトログラム画像の深層学習を利用したヒューム感の劣化診断に関する研究

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-046

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): A Study on Determination Diagnosis of Hume pipe using Deep Learning of P-wave and S-wave Spectrogram Images

著者名: 荒井翔太（愛知工業大学）,津田紀生（愛知工業大学）,寺尾尚哉（愛知工業大学）,小塚晃透（愛知工業大学）,佐藤正典（本多電子）

著者名(英語): Shota Arai (Aichi Institute of technology),Norio Tsuda (Aichi Institute of technology),Naoya Terao (Aichi Institute of technology),Teruyuki Kozuka (Aichi Institute of technology),Masanori Sato (Honda Electronics. Co., Ltd.)

キーワード: コンクリート構造物|スペクトログラム|深層学習|Concrete Structure|Spectrogram|Deep Learning

要約(日本語): 日本においてコンクリートは建築材料として重要な一画を占めている。また1960 年代の高度経済成長期に、インフラ整備などのため多く使用されたが、60 年近く経過し、コンクリートの劣化・老朽化が進んでいる。本研究では、コンクリート構造物の一つであるヒューム管に対して、打撃による振動を発振させ、P波とS波におけるコンクリート内で伝わる速度や波形などを計測する。また、収集した音源をスペクトログラム画像に変換し、深層学習を用いて劣化分析をする。深層学習では、CNN(Convolutional Neural Netw

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 476 Kバイト