| 種別 | 論文 |
| 主題 | RC 方立壁を対象とした学習済み損傷度識別器のせん断破壊型RC 柱への応用 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 國友弘隆（九州大学） |
| 連名者1 | 吉岡智和（九州大学） |
| 連名者2 | |
| 連名者3 | |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | damage、Deep Neural Network、RC Column、RC 柱、shear failure、せん断破壊、損傷度 |
| 巻 | 44 |
| 号 | 2 |
| 先頭ページ | 1039 |
| 末尾ページ | 1044 |
| 年度 | 2022 |
| 要旨 | 大地震時に被災建物の被災度判定を行う専門家の不足を補うため，専門家の代わりに被害写真に基づき 被災度判定する AI の開発が急務である。その研究の一環として，本研究では，DNN モデルを用いせん断破 壊した RC 方立壁を対象とした学習済み損傷度識別器が，せん断破壊型 RC 柱の損傷度の識別へ応用可能で あるか否か確認した。その結果，写真中から地震被害が生じた RC 柱を自動抽出した部分画像を用いること で，その損傷度を 3 レベル（III 以下，IV，V）に識別できその正解率は 82％となった。 |
| PDFファイル名 | 044-01-2174.pdf |