| 種別 | 論文 |
| 主題 | 深層学習を用いたRC部材のひび割れ幅分布特性評価と分析 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 塚大祐（東北大学） |
| 連名者1 | 千田紘之（東北大学） |
| 連名者2 | 高橋典之（東北大学） |
| 連名者3 | |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | ひび割れ幅、壁部材、損傷量評価、深層学習、crack width、wall member、damage evaluation、deep learning |
| 巻 | 45 |
| 号 | 2 |
| 先頭ページ | 217 |
| 末尾ページ | 222 |
| 年度 | 2023 |
| 要旨 | 地震による建物の損傷補修費用の積算を目的として，ひび割れ幅とひび割れ長さの組み合わせ量を表す「ひび割れ幅分布特性」についての研究が進められている。特に，設計時に修復性能評価の一環として補修費用を評価する際には，通常の構造解析にも適用可能な損傷量推定モデルの一部としての「ひび割れ幅分布特性」を把握することが重要である。本研究では，鉄筋コンクリート部材の「ひび割れ幅分布特性」の分析にあたり，ひび割れ量が多くなる鉄筋コンクリート壁部材を対象に深層学習を用いた損傷検出を実施し，形態学的画像演算処理による損傷量計測アルゴリズムを用いてひび割れ幅分布特性を評価・分析した。 |
| PDFファイル名 | 045-01-2037.pdf |