| 種別 | 論文 |
| 主題 | デジタル打音検査によるひび割れ定量評価の機械学習モデルの開発 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 松永嵩（原子燃料工業） |
| 連名者1 | 礒部仁博（原子燃料工業） |
| 連名者2 | 吉村忍（東京大学） |
| 連名者3 | 山田知典（東京大学） |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | AI、CNN、hammering inspection、 digitization、 crack shape、 AI、 CNN、デジタル化、ひび割れ形状、打音検査 |
| 巻 | 44 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 1414 |
| 末尾ページ | 1419 |
| 年度 | 2022 |
| 要旨 | コンクリート表面に開口部を有するひび割れを対象に、デジタル打音検査結果からひび割れ形状（長さ、深さ、角度）を定量的に評価することを目的として、FEM解析で再現したデジタル打音検査結果を機械学習させることにより、ひび割れ形状がデジタル打音検査結果に及ぼす影響を包括的に把握可能なデータベースを構築した。さらに、構築したデータベースを機械学習させることで、デジタル打音検査結果からひび割れ形状を予測する逆解析モデルを構築した。構築した逆解析モデルは、ひび割れ長さ及び深さについては15％程度、ひび割れ角度については30％程度の誤差で予測可能であった。 |
| PDFファイル名 | 044-01-1230.pdf |