構造物のお医者さん-非破壊評価と維持管理-

様々な構造・材料に対する非破壊検査およびAIの応用
様々なシミュレーション

現在，橋梁や道路，ダム，水道管等，高度経済成長期に建設された我が国の社会インフラ構造物は，建設後およそ50年を迎え，老朽化してきています。また，プラントや原子力施設等の重要構造物は，常に安全であることが求められています．我々人間は，体の調子が悪いと思ったら，病院に行き，病院で様々な検査を受けた後，お医者さんから何らかの診断結果を頂き，結果，適切な治療することになります．このように医療の現場では，人体に対する診断システムが確立されていますが，社会インフラ構造物に対しても，そのようなシステムを確立できれば，構造物を長寿命化させて利用したり，急な破壊を防ぐことができるのではないでしょうか？このような考えから，私達の研究室では，鋼やコンクリート，炭素繊維強化プラスチック等，社会インフラ構造物で利用される材料や構造に対する非破壊評価に関する研究に取組んでいます．非破壊評価では，構造物を壊すことなく，健全性等を評価することが求められています．そのために，超音波を用いた計測実験や，超音波や構造物の変形や破壊シミュレーション，人間に代わり構造物を評価するAIの作成等を行っています．時にはCADや，VRを使い，シミュレーション結果を防災対策に役立てる研究も行っています．研究室では，一緒に研究できる未来の技術者・研究者を広く募集しています．このような研究に興味のある方，是非，一緒に研究・勉強しましょう！

研究室についてSTUDENT
学生による解析データ整理とAIの作成
研究している様子

学部の時に習った構造力学等の知識を使って，様々なシミュレーションや実験を行っています．今は，写真のようにMatlabというソフトウェアを用いてデータ整理をしたり，超音波のシミュレーションをしています．先生は，沢山の最先端の研究について話題提供して下さり，現在の私に，とてもいい影響を与えてくれています．将来は，私も研究者として活躍できるよう，頑張っています．
T. I. (足利高校)

准教授 斎藤 隆泰 SAITOH takahiro
研究キーワード 応用力学，計算力学，非破壊評価，逆問題，人工知能，維持管理，環境振動・騒音
研究分野 土木工学安全工学
主な研究テーマ
  • 超音波や応用力学，計算力学，量子コンピューター，人工知能を活かした非破壊評価に関する研究
  • 新しい波動解析手法や逆解析手法の開発に関する研究
  • 環境振動・騒音予測に関する研究
研究概要

土木構造物や機械材料等に対する定量的超音波非破壊評価法の開発に関する研究を行っている．超音波計測実験や，超音波シミュレーション，非破壊評価におけるAIの開発等を行っている．また，応用力学や計算力学に関する研究も広く行っている．扱う物理現象は，振動や波動，構造物や流体の力学挙動等であり，古典コンピューターだけでなく，最近は量子コンピューターやAIを使った計算力学手法に関する研究にも取組んでいる．用いる計算力学手法は，差分法や境界要素法，有限要素法，粒子法，深層学習を援用した方法であり，それら手法の高精度化や高速化に関する研究も行っている．これまでの応用先も，地震シミュレーション，河川流体シミュレーション，構造・材料の最適化等，幅広い．また，逆問題に関する研究も広く行っている．
提供できる技術 ・応用分野
  • 超音波や電磁波等の波動を用いた非破壊検査
  • 古典コンピューター，量子コンピューターを用いたシミュレーション
  • 構造・材料の力学特性評価等
主要な所属学会

土木学会，日本計算工学会，非破壊検査協会，日本機械学会，計算数理工学会
論文
  • Automatic detection of concrete surface defects using pre-trained cnn and laser ultrasonic visualization testing, International Journal of Prognostics and Health Management, Vol. 15 No. 3, DOI:https://doi.org/10.36001/ijphm.2024.v15i3.3855(2024)
  • Convolution quadrature time-domain boundary element method for antiplane anisotropic viscoelastic wave propagation, Engineering Analysis with Boundary Elements, vol. 164, 105753, (2024), https://doi.org/10.1016/j.enganabound.2024.105753
  • Simulation-aided deep learning for laser ultrasonic visualization testing with style transfer, Intelligence, informatics and infrastructure, vol.5(1), pp. 25-33, (2024) https://doi.org/10.11532/jsceiiai.5.1_25
受賞歴
  • 2024年：Intelligence, Informatics and Infrastructure Award for Excellent Paper(土木学会)
  • 2023年：AI・データサイエンス論文集特別賞（土木学会）
  • 2022年：非破壊検査協会論文賞
  • 2021年：非破壊検査協会学術奨励賞
  • 2020年：群馬大学横山科学技術賞
最終更新日：