| 種別 | 論文 |
| 主題 | RC構造物の異常検知で用いる機械学習データの比較検討 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | バルガスルベン（五洋建設） |
| 連名者1 | 池野勝哉（五洋建設） |
| 連名者2 | 山本麗雄（東北大学） |
| 連名者3 | 内藤英樹（東北大学） |
| 連名者4 | |
| 連名者5 | |
| キーワード | RC構造物、非破壊試験、異常検知、FDTD法、機械学習 |
| 巻 | 47 |
| 号 | 2 |
| 先頭ページ | 811 |
| 末尾ページ | 816 |
| 年度 | 2025 |
| 要旨 | 著者らは，機械学習のオートエンコーダを用いたRC構造物の異常検知手法を提案している。オートエンコーダを構築する上で必要な健全状態の学習データは，数値解析によって模擬学習データを大量に生成する方法（FDTDモデル）や，類似あるいは任意の構造物から実測によって直接的にデータ取得する方法（汎用モデル）が考えられる。本研究では，床版および梁試験体の曲げ載荷実験を対象に，2つの方法により構築したオートエンコーダを用いて，試験体の異常度を評価した。その結果，簡易な2次元解析で構築したFDTDモデルよりも，任意の構造物の学習データによる汎用モデルの方が試験体の損傷を良好に検知した。 |
| PDFファイル名 | 047-01-2136.pdf |