| 研究課題/領域番号 |
22K20454
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0303:土木工学、社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 阿南工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
角野 拓真 阿南工業高等専門学校, 創造技術工学科, 講師 (80963264)
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 鋼材腐食 / ひび割れ / 剥離・剥落 / 劣化予測 / 機械学習 / 鉄筋コンクリート / 剥離剥落 / コンクリ－ト表面の変形性状 / 剥落予測・検知技術 / 深層学習 / 3次元点群データ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
鉄筋コンクリート中の鋼材腐食により生じるかぶりコンクリートのひび割れや剥離・剥落は，重大な社会問題として認識されている．
本研究では，鉄筋コンクリート構造物の鋼材腐食深さとコンクリート表面に生じる変形量を教師データとして機械学習したモデルを援用して，実構造物の3次元点群データより取得可能なかぶりコンクリートの微小な変形から，鋼材腐食によるひび割れや剥離・剥落の予兆を検知する技術を開発する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，鋼材腐食の進行に伴いコンクリート表面に生じる変形量から鋼材腐食深さを回帰する機械学習モデルを構築し，レーザー測距機等で得られる三次元点群データから鉄筋コンクリート構造物の鋼材腐食によるひび割れや剥離・剥落を検知する手法の開発に資する基礎的な検討を行った．破壊力学に基づく連続体損傷モデルを用いて，かぶり等を変動させた解析結果から，鋼材腐食深さとそれに伴うコンクリート表面の鉛直変位量の関係を整理したデータベースを構築した。構築したデータベースを教師データとして活用し，ニューラルネットワークを援用して鋼材腐食深さの回帰モデルを構築した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
鋼材腐食によるかぶりコンクリートの剥離・剥落予測手法として鋼材腐食深さを指標としたモデルが提案されているものの，鋼材腐食速度が構造物ごとに異なることから実務での適用拡大には至っていない．また，鋼材腐食速度を構造物ごとに精緻に把握しようとすると，コンクリートのはつり出しが必要になる場合があることから，非常に労力と時間を要すこととなる．そのため，本研究成果を活用し，構造物の表面の変形性状から鋼材腐食深さを推定することが出来れば，劣化の初期段階において，将来的なかぶりコンクリートのひび割れや剥離・剥落を検知・予測することが可能となるため，学術的意義および社会的意義がある研究であると言える．
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