Development of a method for evaluating the risk of spalling of concrete cover due to rebar corrosion
| Project/Area Number |
19K04554
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 22010:Civil engineering material, execution and construction management-related
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| Research Institution | Kagawa University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
車谷 麻緒 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 准教授 (20552392)
岡崎 慎一郎 香川大学, 創造工学部, 准教授 (30510507)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | コンクリート / 鉄筋腐食 / 剥離 / 剥落 / シミュレーション / 鉄筋コンクリート / 機械学習 / 数値シミュレーション / 腐食 / ひび割れ / 破壊力学 / 電食 / 耐久性評価 / 劣化予測 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，塩害を受ける鉄筋コンクリート構造物を対象に，鉄筋の腐食量，かぶり厚さ，
鉄筋間隔などの条件が剥離・剥落リスクに与える影響を，特にコンクリートの内部・外部に
おけるひび割れの進展に着目して検討するものであり，大型試験体を用いた実験的検討およ
び，破壊力学に基づいた新しい腐食膨張モデルによる数値解析的検討により明らかにする．
腐食の進行モデルと，かぶりコンクリートの剥離・剥落リスクの評価については，機械学習
を用いたモデル構築を行う．
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| Outline of Final Research Achievements |
The effects of conditions such as the amount of corrosion, cover thickness, and spacing of reinforcing bars on the risk of delamination and spalling were investigated for RC structures subjected to this salt damage. The results obtained are as follows: 1. Electrical corrosion tests were conducted on a large reinforced concrete slab specimen to identify various conditions such as cover, reinforcement conditions, and concrete performance that affect the cracking mode of reinforced concrete members; 2. The regression model for the cracking damage degree with the parameters of environment, materials used, and service life was developed with the help of machine learning model. The regression model was constructed with the aid of a machine learning model.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
塩害を受ける鉄筋コンクリート構造物において、鉄筋腐食の程度が、かぶりコンクリートのひび割れ発生や進展性状、剥離や剥落に至るか否かを事前に判別するニーズがある。本成果により、塩害劣化したコンクリートの破壊予測モードに応じた維持管理戦略の立案に貢献することができる。
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Report
(4 results)
Research Products
(3 results)
