| 研究課題/領域番号 |
21K04335
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分23010:建築構造および材料関連
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| 研究機関 | 琉球大学 |
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研究代表者 |
崎原 康平 琉球大学, 工学部, 准教授 (20647242)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 塩害 / 飛来塩分 / AI / 機械学習 / 数値シミュレーション / 薄板モルタル供試体 / 耐久設計 / 維持管理 / 数値解析 / 風況 / 波浪 / MSMデータ / 環境作用 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，AIと数値シミュレーションを組み合わせた塩害環境評価システムを開発するとともに，複数地域の飛来塩分データの収集および既往研究結果と比較検討することで，開発するシステムを実用化レベルまで引き上げることを目的としている。さらに，誰でも容易に操作でき，塩害環境区分を可視化できるアプリケーションを併せて開発することで，鉄筋コンクリート構造物の塩害に対する施工・維持管理法を確立するための一助とする。
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| 研究成果の概要 |
海岸域に建設された鉄筋コンクリート構造物は，海から輸送される塩化物イオンが付着・浸海 岸域から発生する飛来塩分を予測することは，さらなる長寿命化が求められている昨今の鉄筋コンクリート構造物において，耐久設計や維持管理の観点からも重要である。そこで本研究では，AIと数値シミュレーションを用いた飛来塩分予測手法の開発し，その妥当性の検討を行った。その結果，AIによる飛来塩分予測では，LightGBMを利用することで精度の高い予測結果が得られた。数値シミュレーションでは，実験値と比較し良好な結果が得られた。また，各部材の付着塩分と風圧分布の間に，ある程度の相関があることを明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
関連する既往研究として，AIや数値シミュレーション技術をコンクリート構造物表面のひび割れを対象に耐久性診断や維持管理に適用する研究が盛んに行われている。しかし，それらの研究はAIや数値シミュレーションを単体で使用する手法が主流である。また，塩害環境予測にAIを適用した研究はほとんどない。一方，本研究の最大の特徴は，AIと数値シミュレーションを組み合わせた塩害環境評価システムを開発することで，より適切な耐久性診断や維持管理が可能となる点である。このような研究は，国内外を見ても申請者が知る限り他にない。また，日本と同様な亜熱帯島嶼環境である東南アジア諸国への技術展開も可能である。
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