| 種別 | 論文 |
| 主題 | 機械学習による屋外暴露試験に供したコンクリートの塩化物イオン浸透予測に関する研究 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 足立丞（琉球大学） |
| 連名者1 | 崎原康平（琉球大学） |
| 連名者2 | 滝勇太（構造計画研究所） |
| 連名者3 | 山田義智（琉球大学） |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | chloride ion、machine learning、outdoor exposure test、random forest、salt damage、ランダムフォレスト、塩化物イオン、塩害、屋外暴露試験、機械学習 |
| 巻 | 42 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 593 |
| 末尾ページ | 598 |
| 年度 | 2020 |
| 要旨 | 本研究では，屋外暴露試験に供したコンクリートの塩分浸透に関する既往研究の文献調査を実施し，得られた実験データを機械学習に用いることでコンクリート中の塩化物イオン浸透予測に関する検討を行った。その結果，機械学習による予測値は実測値の傾向を概ね捉えることができた。しかし，鉄筋腐食発生限界塩化物イオン濃度付近の予測値は，実測値との誤差が大きいことが確認された。また，本研究範囲におけるコンクリートの塩分浸透予測に影響を与える特徴量（説明変数）の重要度は，コンクリートの暴露面からの距離，材齢，離岸距離，水セメント比の順に大きいことが示された。 |
| PDFファイル名 | 042-01-1098.pdf |