畳み込みニューラルネットワークを用いた盛土の締固め品質評価手法に関する基礎的研究

抄録

振動ローラを用いて土の締固めを行う際，転圧によって地盤の剛性が増大すると転圧輪の振動挙動に変化が生じることが知られている．本研究では，振動ローラの転圧輪の振動挙動を数値シミュレーションによって再現し，それを畳み込みニューラルネットワーク（CNN）によって学習し，施工中の転圧輪の加速度応答計測から地盤の剛性を予測する手法を提案した．シミュレーションによって作成した加速度データによる交差検証と締固め現場で得られた実計測データによる検証を行った結果，推定値と正解値には正の相関性が確認でき，深層学習による地盤の剛性評価手法の実現可能性を示すことができた．