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発表 AI画像分析による反応性骨材使用RC床版の疲労劣化検知に関する研究

作成年度 2021年度
論文名 AI画像分析による反応性骨材使用RC床版の疲労劣化検知に関する研究
論文名(和訳)
論文副題
発表会 第67回構造工学シンポジウム
誌名(No./号数) 構造工学論文集
発表年月日 2021/04/17 ~ 2021/04/18
所属研究室/機関名 著者名(英名)
大日本コンサルタント横山 広(YOKOYAMA Hiroshi )
大日本コンサルタント龍田 斉(TATSUTA Hitoshi )
日本システムウエア野村 貴律(NOMURA Takanori)
寒地構造チーム中村 拓郎(NAKAMURA Takuro)
金沢大学桝谷 浩(MASUYA Hiroshi)
東京大学長井 宏平(NAGAI Kohei)
抄録
本研究では,反応性骨材を使用した実物大RC 床版の輪荷重走行試験の過程でひび割れに発生する角欠けを写真撮影し,AI 分析によってその個数を検出した.角欠けの個数はたわみやひび割れ密度の経時変化と比較することで,材料劣化床版の疲労劣化過程が把握できるかを検討した.以下に得られた知見を列挙する.1) 輪荷重走行試験の結果,走行回数90万回,載荷時たわみ23.49mmで試験を終了し,載荷時たわみから除荷時のものを減じた弾性成分は,載荷初期からほぼ一定値で推移し,これも60万回程度で増加傾向となりその時点からさらに損傷が進行した.2) 初期ひび割れは2.96m/m2で,走行回数5 万回7.59m/m2程度となっており,その後はほぼ一定値であった.ひび割れ密度のみでの疲労劣化の状態把握は困難であった.3)市販の一眼レフカメラで取得した画像からAI分析によって角欠け個数を検出したところ,床版下面に塗装等を行わなくても検出されていることを確認した.4) 角欠け個数とたわみの弾性成分との増加傾向は類似しており,貫通ひび割れによる梁化で疲労劣化が進展することに矛盾しないことから,角欠け個数でもたわみ増加による損傷進行度が評価できることが示された.5) ひび割れ密度との比較では,密度の経時変化が一定値であるため疲労劣化の評価は難しく,角欠けに着目する必要がある.これは,角欠け数が床版の面外方向への変位を間接的に表している指標であることによる.
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