Kenichi Oda 研究室

主宰者：Kenichi Oda
日本大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、建造物や土木構造物の内部損傷を非破壊的に検査・評価する手法の開発に取り組んでいます。主な対象は、コンクリート橋やネット柵など、降雪地域を含む厳しい環境下で使用される構造物です。これらの構造物がどの程度傷んでいるか、どこが劣化しているかを調べる方法の確立が研究の問いとなっています。 検査手法としては、弾性波（音波）の伝わり方を測定する手法を採用しています。構造物内を伝わる弾性波の到達時間や波形をセンサーで記録し、その信号から内部の速度分布を推定することで、損傷部位や程度を可視化する仕組みです。従来の手法に加えて、機械学習（自己組織化マップなど）や数値計算の最適化（ラグランジュ補間やラッソ回帰）といった先進的な解析手法を組み合わせ、測定データから正確かつ効率的に劣化状況を特定できるアルゴリズムの改善を進めています。 これまでの研究から、観測データに含まれる誤差への対応や、複雑な形状・厚みのある構造物への対応方法が明らかにされつつあります。こうした成果は、橋梁やトンネルなどの老朽化した社会基盤の安全性を評価するための実用的な技術として応用される見込みです。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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