2021 Fiscal Year Annual Research Report
微細構造解析とAI画像分析を用いたRC内部の鉄筋腐食分布の推定とリスク評価
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19H02210
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
長井 宏平 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (00451790)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
酒井 雄也 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (40624531)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 鉄筋腐食 / 内部推定 / 微細構造解析 / ひび割れ進展 / 力学相互作用 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度までに行ったRCパネルの腐食試験の再現を微細構造解析により行った。実験と同様な腐食パターンで解析を行い，腐食させる鉄筋によるひび割れの違い，腐食の順番によるひび割れの開きと閉じの現象，二方向の配筋によるひび割れ開口の拘束など，実験と同様に解析できることを確認した。また，解析では内部のひび割れや応力状態が分かるので，実験では計測できない近接する鉄筋の膨張応力による相互作用やひび割れ進展プロセスを表現できた。解析では，実験で観察された腐食分布と同様にするパターンと，鉄筋を一様に腐食させたパターンの両方の解析が可能であり，一様に腐食させた解析から，より明確に各種要因を抽出することができた。
腐食した鉄筋の付着挙動については，実験による観察を再現する解析も実施した。鉄筋の腐食度に応じて滑りが卓越し，付着強度が下がる過程を，ひび割れ進展ともに再現した。
内部腐食状態を推定するMPC-RBSMの高度化も行った。内部の腐食パターンにより発生する表面ひび割れの変化から，内部腐食分布に制約を加えることで，より現実的な腐食分布推定が得られるようにした。また，1本の鉄筋が配置された場合だけでなく，2本の鉄筋の場合や，定着を考慮してフックが腐食した場合の解析も行い適用性を確認した。複雑な配筋や形状の場合には，精度に問題が残り今後の改善が必要であるものの，システムはアルゴリズムに準じて稼働しており，開発したシステムの適用性を確認できた。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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