計測波形分析への機械学習適用による高力ボルト軸力の超音波評価

1) 西村昭：高力ボルト摩擦接合のすべり耐力変動について，土木学会論文報告集，第187号，pp. 37-47，1971.3.

2) 西村昭，田井戸米好，瀬良茂，穂積重臣，三谷哲夫：現場締め高力ボルト軸力のばらつきについて，土木学会論文報告集，第180号，pp. 1-9，1970.8.

3) 石原靖弘，小林剛，皆田理，西村宣男：地震被害を受けた高力ボルト摩擦接合継手の特性調査と繰り返しすべり実験，土木学会論文集，No. 745/I-65，pp. 53-64，2003.10.

4) Wang, F., Ho, S. C. M. and Song, G. : Monitoring of early looseness of multi-bolt connection: a new entropy-based active sensing method without saturation, Smart Materials and Structures, Vol. 28, No. 10, pp. 1-7, 2019.

5) Marshall, M. B., Lewis, R., Howard, T. and Brunskill, H. : Ultrasonic measurement of self-loosening in bolted joints, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: J. Mechanical Engineering Science, 2011.

6) Jiang, Y., Zhang, M. and Lee, C. H. : A study of early stage self-loosening of bolted joints, Transactions of the ASME, J. Mechanical Design, Vol. 125, pp. 518-526, 2003.

7) 谷平勉，亀井正博，石原靖弘，田井戸米好：17 年間供用された高力ボルト摩擦接合継手のすべり耐力に関する実験，土木学会構造工学論文集，Vol. 36A，pp. 1087-1096，1990.3.

8) 狩野正人，谷平勉，石原靖弘，小林剛，西尾久：高力ボルト軸力の経年変化に関する実験的研究，土木学会第56回年次学術講演会，I-B162，pp. 324-325，2001.10.

9) Temitope, S. J. : Condition monitoring of bolted joints, Ph.D. Thesis, University of Sheffield, Sheffield, UK, 2015.6.

10) Rafik, V., Combes, B., Daidié, A. and Chirol, C. : Experimental and numerical study of the self-loosening of a bolted assembly, Advances on Mechanics, Design Engineering and Manufacturing II, pp. 85-94, 2019.

11) Miao, R., Shen, R., Zhang, S. and Xue, S. : A review of bolt tightening force measurement and loosening detection, Sensors, Vol. 20, No. 11, 3165, 2020.6.

12) Tao, W., Shaopeng, L., Junhua, S. and Yourong, L. : Health monitoring of bolted joints using the time reversal method and piezoelectric transducers, Smart Materials and Structures, Vol. 25, No. 2, 025010, 2016.1.

13) Park, S., Yun, C. B. and Roh, Y. : Active sensing-based real-time nondestructive evaluations for steel bridge members, KSCE J. Civ. Eng., Vol. 10, pp. 33-39, 2006.

14) Jhang, K. Y., Quan, H. H., Ha, J. and Kim, N. Y. : Estimation of clamping force in high-tension bolts through ultrasonic velocity measurement, Ultrasonics, Vol. 44, pp. e1339-e1342, 2006.12.

15) Hosoya, N., Niikura, T., Hashimura, S., Kajiwara, I. and Giorgio-Serchi, F. : Axial force measurement of the bolt/nut assemblies based on the bending mode shape frequency of the protruding thread part using ultrasonic modal analysis, Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, Vol. 162, pp. 1-10, 2020.10.

16) Akutsu, A., Bajracharya, S., Sasaki, E., Shimozato, T. and Tai, M. : Eddy current based evaluation of axial force of high-strength bolts, IABSE Congress: Resilient Technologies for Sustainable Infrastructure, pp. 1-9, Christchurch, New Zealand, 2020.9.

17) Argatov, I. and Sevostianov, I. : Health monitoring of bolted joints via electrical conductivity measurements, Int. J. Eng. Sci., Vol. 48, pp. 874-887, 2010.

18) Ritdumrongkul, S., Abe, M., Fujino, Y. and Miyashita, T. : Quantitative health monitoring of bolted joints using a piezoceramic actuator–sensor, Smart Materials and Structures, Vol. 13, pp. 20-29, 2004.

19) Daniel, M.P., Park, G. and Daniel, J. I. : Improving accessibility of the impedance-based structural health monitoring method, J. Intelligent Material Systems and Structures, Vol. 15, pp. 129-139, 2004.2.

20) 水口義久，名和輝好：超音波による締結状態下のボルト軸力測定，非破壊検査，54巻，7号，2005.7.

21) 酒井智次，牧野孝之，鳥山晴彦：超音波を利用したボルト軸力の測定，日本機械学会論文集，43巻，366号，pp. 723-729，1977.2.

22) Joshi, S. G. and Pathare, R. G. : Ultrasonic instrument for measuring bolt stress, Ultrasonics, Vol. 22, pp. 261-269, 1984.11.

23) 高橋一歴，福田誠，今野和彦：超音波を用いたボルト-ナットの締結状態の評価に関する一方法，計測自動制御学会東北支部 第285回研究集会，資料番号285-9，pp. 1-5，2013.12.

24) 鋼構造委員会，高力ボルト摩擦接合継手の設計法に関する調査検討小委員会：高力ボルト摩擦接合継手の設計・施工・維持管理指針(案)，鋼構造シリーズ15, pp. 71-72，2006.12.

25) Kong, Q., Zhu, J., Ho, S. C. M. and Song, G. : Tapping and listening: a new approach to bolt looseness monitoring, Smart Materials and Structures, Vol. 27, No. 7, 07LT02, 2018.6.

26) 全邦釘，井後敦史：Random Forestによるコンクリート表面ひび割れの検出，土木学会論文集 F3(土木情報学)，Vol. 71，No. 2，pp. I_1-I_8，2015.

27) Wang, F. and Song, G. : Monitoring of multi-bolt connection looseness using a novel vibro-acoustic method, Nonlinear Dynamics, Vol. 100, No. 10, pp. 243-254, 2020.2.

28) 全邦釘，井後敦史，南免羅裕治，黒木航汰，大窪和明：車載カメラにより撮影された舗装画像からのディープラーニングによるひび割れ率評価，土木学会論文集 E1(舗装工学)，Vol. 73，No. 3，pp. I_97-I_105，2017.

29) 三上市藏，田中成典，樋渡達也，山浦忠彰：鋼橋の高カボルトの軸力推定システム，土木学会論文集，No. 549/I-37，pp. 77-90，1996.10.

30) Tran, D. Q., Kim, J. W., Tola, K. D., Kim, W. and Park, S. : Artificial intelligence-based bolt loosening diagnosis using deep learning algorithms for laser ultrasonic wave propagation data, Sensors, Vol. 20, No. 18, 5329, 2020.9.

31) Cha, Y. J., Choi, W., Suh, G. and Mahmoudkhani, S. : Autonomous structural visual inspection using region-based deep learning for detecting multiple damage types, Comput.-Aided Civ. Infrastruct. Eng., Special Issue: Health Monitoring of Structures, Vol. 33, No. 9, pp. 731-747, 2018.9.

32) Cha, Y. J., Choi, W. and Büyüköztürk, O. : Deep learningbased crack damage detection using convolutional neural networks, Comput.-Aided Civ. Infrastruct. Eng., Vol. 32, No. 5, pp. 361-378, 2017.5.

33) Huynh, T. C., Park, J. H., Jung, H. J. and Kim, J. T. : Quasiautonomous bolt-loosening detection method using visionbased deep learning and image processing, Autom. Constr., Vol. 105, 102844, 2019.9.

34) Zhang, Y., Sun, X., Loh, K. J., Su, W., Xue, Z. and Zhao, X. : Autonomous bolt loosening detection using deep learning, Struct. Health Monit., Vol. 19, No. 1, pp. 105-122, 2020.

35) 辻洸人，鈴木啓悟，平田楓：機械学習を援用したコンクリート内鉄筋の腐食判別の試み，第75回年次学術講演会，2020.

36) Cha, Y. J., You, K. and Choi, W. : Vision-based detection of loosened bolts using the Hough transform and support vector machines, Autom. Constr., Vol. 71, pp. 181-188, 2016.11.

37) 辻欣輝，広兼道幸，麻野貴義，小西日出幸：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，土木学会論文集 F6(安全問題)，Vol. 72，No. 2, pp. I_177-I_182，2016.

38) 石原靖弘，小林剛，狩野正人，亀井正博，谷平勉：経年による軸力低下とばらつきが高力ボルト摩擦接合の終局耐力に及ぼす影響，土木学会論文集，No. 763/VI-63，pp. 33-42，2004.6.

39) Breiman, L. : Random forests, Machine Learning, Vol. 45, No. 1, pp. 5-32, 2001.4.

40) Kiranyaz, S., Ince, T., Abdeljaber, O., Avci, O. and Gabbouj, M. : 1-D convolutional neural networks for signal processing applications, ICASSP 2019 IEEE, pp. 8360-8364, 2019.

41) 広兼道幸，中田弘一，小西日出幸，鈴木直人：パターン認識を用いた高力ボルトの軸力診断に関する研究，土木学会論文集 F6(安全問題)，Vol. 69，No. 2，pp. I_69-I_74，2013.

42) Breiman, L. : Bagging predictors, Machine Learning, Vol. 24, pp. 123-140, 1996.

43) Birring, A. S. : TOFD principle, limitations, calibration and inspection, e-journal of Nondestructive Testing, ISSN 1435-4934, 2020.6.

44) Gauthier, B., Painchaud-April, G., Duff, A. L. and Bélanger, P. : Towards an alternative to time of flight diffraction using instantaneous phase coherence imaging for characterization of crack-like defects, Sensors, Vol. 21, No. 3, 730, 2021.1.

45) 新田勇，松崎良男，阿部正信，宮島敏郎：ボルト頭部頂面の変形に基づいた軸力測定方法の基礎研究，日本機械学会論文集(C編)，Vol. 73，No. 733，pp. 200-206，2007.9.

46) 潘超，山口隆司，鈴木康夫：ひずみゲージを用いた高力ボルト軸力の測定法に関する検討，土木学会第65回年次学術講演会，I-477，pp. 953-954，2010.

47) 西村宣男，秋山寿行，亀井義典：高力ボルト摩擦接合継手に関する最近の研究動向，土木学会論文集，No. 675/I-55，pp. 1-14，2001.4.

48) 荒川敬弘，福本伸太郎，大庭勇輝：丸棒などの曲率が超音波探傷に及ぼす影響，IIC REVIEW，No. 58，pp. 42-47，2017.10.

49) 章忠，池内宏樹，斎木典保，今村孝，石井秀明，戸田浩，三宅哲夫：寄生的離散ウェーブレット変換およびその異常信号検出への応用，日本機械学会論文集(C編)，Vol. 75，No. 757，pp. 163-170，2009.9.

50) 角田貴也，鈴木啓悟：寄生的離散ウェーブレット変換を応用したコンクリート内在欠陥像の形状鮮明化，土木学会論文集 A2(応用力学)，Vol. 73，No. 2(応用力学論文集 Vol. 20)，pp. I_691-I_698，2018.

51) 角田貴也，鈴木啓悟：コンクリート内在欠陥を対象とする線形化逆散乱解析の再構成像高精度化，土木学会論文集 A2(応用力学)，Vol. 75，No. 1，pp. 23-36，2019.

52) 浅本晋吾，岡﨑百合子，岡﨑慎一郎，全邦釘：コンクリートの収縮・クリープの実験データを活用した機械学習による回帰分析，AI・データサイエンス論文集，Vol. 1，No. J1，pp. 122-131，2020.

53) Miguel-Hurtado, O., Guest, R., Stevenage, S. V., Neil, G. J. and Black, S. : Comparing machine learning classifiers and linear/logistic regression to explore the relationship between hand dimensions and demographic characteristics, PLOS ONE, Vol. 11, No. 11, 2016.11.