| 研究課題/領域番号 |
24560567
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
中村 秀明 山口大学, 理工学研究科, 教授 (20207905)
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| キーワード | 温度ひび割れ / ひび割れ予測 / CP法 / 外部拘束係数 / 知識情報処理 / Neural Network |
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| 研究概要 |
本研究は、コンクリート構造物を対象に、体積変化を伴うひび割れ予測の精度向上と現場に容易に適用できる新たな簡易解析手法の提案を目的としている。
平面保持の仮定をもとに、3次元解析を2次元的に扱えるCP法等の簡易解析手法は、現場を中心に広く普及している。しかしながら、自己収縮や乾燥収縮は考慮できず、クリープについても有効弾性係数で評価するのみで、膨張材の効果も考慮できない。簡易計算法は、現場でのひび割れ予測では、非常に重要であり、その解析精度の向上が求められている。
そこで、本年度は、従来の簡易計算法の機能向上を図るとともに、外部拘束係数の再同定を行い、CP法の精度向上を行った。
また、数値計算によらない簡易計算手法として、知識情報処理技術（Neural Network等）を活用したひび割れ予測についても検討を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
平成25年度の達成目標である、
(1)従来の簡易計算法（CP法等）の精度向上では、従来考慮できなかった自己収縮、乾燥収縮、膨張材の効果等が考慮可能になり、数々の条件下における外部拘束係数の再同定も行えたことから、おおむね目標は達成できた。
(2)数値計算によらない新たな簡易計算法の提案では、Neural Networkを用いた簡易計算法について検討を行い、実用化への目処が立った。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度は、平成24年度および25年度の研究成果を取りまとめるとともに、種々の構造物に適用し、精度の検証を行う予定である。さらに、簡易計算法や数値計算によらない簡易計算法を普及させるため、使い易いマニュアルや報告書の作成を行う。
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