構造に痛覚を与えて安心して暮らせる社会を

痛みを感じる構造（スマート構造）。航空機やビル，橋などが自ら自分の状態を学習，診断して安心して暮らせる社会を守ります。
送風用ジェットファンのスマート化試験。橋梁や車両，工場など様々な構造のスマート化を行っています。

生物の痛覚を構造に
生物の痛覚を構造に構築するスマート構造について研究を行っています。皆さんは痛みにより体調不良を自覚し、医者に行く、あるいは休むなどしてひどい体調不良や病気を防いでいますが、そのように痛覚は、痛みを感じさせることにより早めの対処を促し、体調のさらなる悪化や、危険な状態にさらされ続けることを防いでくれます。車や航空機などの移動機器や、ビルや橋、工場などの施設に、異常が生じた際に検査あるいは補修の必要性を自ら申告するシステムを構築すれば、検査のためのコストを削減するだけでなく、重大事故、大規模災害を予防する事が可能になります。様々な施設の老朽化が進む現在では、安心して暮らせる社会を持続するため、重要な課題となってきています。

人間にある膨大な痛点
人間の痛覚は、20 ～ 30万個もの痛点から構成されています。この巨大なシステムをそのままデジタル化すると、コスト・重量・空間は膨大になり、とてもそのまま作る事はできません。また処理しなければならないデータも膨大になります。そのため、先進のAI技術や統計理論を使い、少ないセンサデータからできる限り広い範囲の状態を自動評価する手法や大量のデータ（ビックデータ）から特徴的なデータを自動的に抽出する手法に関して様々な研究を行っています。

教授 岩崎 篤 IWASAKI atsushi
研究キーワード スマート構造，スマート保安，自動診断，人工知能，信頼性工学，破壊力学，リスクベース工学
研究分野 材料力学
主な研究テーマ
  • AIと統計理論を融合したモニタリングによる構造の自動状態評価の研究
  • 構造の信頼性・リスクの定量評価の研究
  • 老朽化構造の保全・管理のDX化・高度化の研究
研究概要

DX化は急速に進み，社会ではICT，ビッグデータ，それらを活用するデータサイエンスに対する期待は年々大きくなっている．特にAI活用の重要性が認知されているが，構造の自動状態評価や保全に使う場合、AIはブラックボックスであり、その信頼性が重要な問題となる。本研究室では、センシングによる自動診断の信頼性向上のため、構造の損傷メカニズムを考慮したAI活用および従来の統計理論の活用、またそれらの融合による構造、特に老朽化構造の自動診断技術の研究を行っている。
また実装技術とするためには、それらを導入した際の効果および信頼性の定量評価が必要不可欠となる。本研究室では、それら先進技術による診断結果の信頼性工学に根ざしたリスク評価により、効果・信頼性の定量化および導入および導入後の保全への活用の意思決定法について研究を行っている。
提供できる技術 ・応用分野
  • 様々な構造・損傷・劣化モードに対応したAI，機械学習，統計理論による状態評価
  • 構造のリスク解析，保全管理（PSA，RBM）
  • 複合材料，有限要素解析
  • 破壊力学解析，金属疲労，信頼性解析
主要な所属学会

日本機械学会，日本材料学会，土木学会，高圧力技術協会，安全工学会
論文
  • “複数CNNによる橋梁損傷同定におけるベイズ推定による出力結合手法の検討”, 日本機械学会論文集, 90 (934)(2024), No.24-00037
  • “実機道路情報板の加速度計測による疲労寿命評価手法”, 安全工学, Vol.63, No.2(2024), pp.82-89
  • “多点定点配管減肉計測によるベイズ推定を用いた配管破損確率低量評価および損傷リスク評価の検討”, 材料, Vol.73, No.3(2024), pp.269-276
受賞歴
  • 日本保全学会論文賞（2023）
  • 日本材料学会支部功労賞(2021)
  • 日本高圧力技術協会科学技術振興賞(2020)
  • RBM2015 Outstanding Poster Paper Award
  • 日本機械学会 産業･化学機械と安全部門論文表彰(2013)
最終更新日：