| 種別 | 論文 |
| 主題 | ニューラルネットワークを用いた打音による腐食ひび割れ判定手法結果に及ぼす打音収録条件の影響 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 福井智大（防衛大学校） |
| 連名者1 | 鈴木大地（防衛省） |
| 連名者2 | 黒田一郎（防衛大学校） |
| 連名者3 | |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | collision velocity、hitting sound、neural network、non-destructive inspection、re-bar corrosion crack、ニューラルネットワーク、打音、衝突速度、鉄筋腐食ひび割れ、非破壊検査 |
| 巻 | 44 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 1246 |
| 末尾ページ | 1251 |
| 年度 | 2022 |
| 要旨 | コンクリート構造物の劣化状況の打音による判定にAI技術を応用する研究が近年進められている。本研究は，AI技術を用いた判定で使用する教師データ，テストデータの収録条件が判定結果に及ぼす影響について検討を行ったものである。腐食ひび割れが生じたRC供試体への鋼球の落下衝突による打音を収録しニューラルネットワークによって腐食ひび割れを判定する実験を行い，鋼球の衝突速度の違いが判定結果に及ぼす影響について考察した。その結果，教師データ収録時とテストデータ収録時の衝突速度の差が大きいほど判定結果の正解率が低減し，その低減傾向は腐食率が小さいほど顕著となることを明らかにした。 |
| PDFファイル名 | 044-01-1202.pdf |