| 種別 | 論文 |
| 主題 | 機械学習によるコンクリート構造物の塩害劣化予測に関する研究 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 吉見映輝（琉球大学） |
| 連名者1 | 富山潤（琉球大学） |
| 連名者2 | 須田裕哉（琉球大学） |
| 連名者3 | |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | Airborne chloride ion、Concrete structure、Corrosion Initiation time、Prediction of Salt damage deterioration、Random forests、コンクリート構造物、ランダムフォレスト、塩害劣化予測、腐食発生時期、飛来塩分 |
| 巻 | 44 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 478 |
| 末尾ページ | 483 |
| 年度 | 2022 |
| 要旨 | 進展期までのコンクリート構造物内の鉄筋の腐食状態を外観から把握することは困難である。そこで，本研究では，環境作用，建設位置，構造物特性（W/C，かぶり，ひび割れの有無等）といった入手可能なデータを用いて，機械学習により腐食発生時期，腐食ひび割れ発生時期の推定が可能か検討し，本検討の範囲内において良い結果を得た。ただし，学習モデル構築に必要な十分かつ適切な学習データを既往の調査や研究から得ることが困難であったため，本研究ではコンクリート構造物の長期性能照査支援ソフトウエア（LECCA）を用い，各種条件を変えた入・出力値を学習データに採用した。実データでの検証が今後の課題である。 |
| PDFファイル名 | 044-01-1074.pdf |