機械学習用データベースの拡充および腐食ひび割れ情報を用いた劣化RC部材の耐荷力推定

DOI
  • 中村 智
    早稲田大学大学院 創造理工学研究科建設工学専攻
  • 山田 大樹
    早稲田大学大学院 創造理工学研究科建設工学専攻
  • 新谷 美菜
    早稲田大学大学院 創造理工学研究科建設工学専攻
  • Supasit Srivaranun
    早稲田大学大学院 創造理工学研究科建設工学専攻
  • 秋山 充良
    早稲田大学創造理工学部 社会環境工学科

書誌事項

タイトル別名
  • DATABASE IMPROVEMENT FOR MACHINE LEARNING AND APPLICATION TO STRUCTURAL CAPACITY ESTIMATION OF DETERIORATED RC MEMBERS USING OBSERVATIONAL CORROSION CRACK DISTRIBUTIONS

抄録

<p>塩害環境にある鉄筋コンクリート（RC）構造物は，塩化物イオンの作用により鉄筋腐食が発生し，コンクリート表面には腐食ひび割れが観察される．腐食ひび割れは，RC部材内部の鉄筋腐食の状況を知る貴重な観測情報であるが，かぶりや配筋などの構造細目の影響を受けるため，両者は複雑な非線形の関係にある．本研究では，構造細目の異なるRC部材を用いた電食実験により，部材軸方向と軸直角方向に相関性を有する鉄筋腐食分布を得た．その2次元確率場パラメータを実験結果に基づき同定し，3次元有限要素解析を実施することで，解析的に機械学習用（pix2pix）のデータベース（鉄筋腐食と腐食ひび割れ幅の関係）を構築した．これにより，劣化RC部材表面の腐食ひび割れ幅の分布と構造細目が与えられることで曲げ耐荷力の推定が可能となった． </p>

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390294113692207232
  • DOI
    10.11532/jsceiii.3.j2_117
  • ISSN
    24359262
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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