深層学習した打音検査によるコンクリート剥落リスクの高精度評価
研究課題情報
- 体系的番号
- JP20H02234 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 20H02234
- 研究種目
- 基盤研究(B)
- 配分区分
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- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分22020:構造工学および地震工学関連
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2020-04-01 〜 2023-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 17,680,000 円 (直接経費: 13,600,000 円 間接経費: 4,080,000 円)
研究概要
本研究は，コンクリートの剥落事故を防ぐために,劣化損傷を模擬した供試体を製作し，軽度な繰り返し衝撃試験を行いながら，損傷進展による非破壊試験（打音・赤外線画像）データの変化を深層学習させることで，RC構造物のコンクリート剥落の予兆を捉える手法を確立するものである．
