| 研究課題/領域番号 |
22H00224
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分22:土木工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 北海道大学 (2023-2024)
東京大学 (2022) |
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研究代表者 |
長井 宏平 北海道大学, 工学研究院, 教授 (00451790)
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| 研究分担者 |
松本 浩嗣 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (10573660)
酒井 雄也 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (40624531)
浅本 晋吾 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (50436333)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究の概要 |
応募者が自ら開発してきた3次元微細構造解析のための離散手法であるRBSMと深層学習のアルゴリズムであるPINNを組み合わせて、鉄筋コンクリート構造の表面における情報から内部の損傷状況を逆推定する研究である。逆推定する対象は、鉄筋腐食、乾燥収縮、ASR、DEFであり、鉄筋コンクリート構造における体積変化を示す種々の劣化現象を想定している。
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| 学術的意義、期待される成果 |
最新の数値解析手法と深層学習を組み合わせて、構造物表面の情報だけから内部に生じた損傷を推定する研究で、独自性があり、かつ、チャレンジングな課題である。本研究の研究成果によって、多くの鉄筋コンクリート構造物に対して効率的な損傷評価が可能となり、構造物の維持管理やリスク評価への大きな貢献が期待される。
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