LOFによるRC梁の損傷判定におけるコンクリートの乾湿状態の影響
2023 年 4 巻 3 号 p. 522-532
詳細
2023 年 4 巻 3 号 p. 522-532
近年ではデジタル化した打音を機械学習を用いて分析して，欠陥の有無などを判定することを目指した研究が盛んであるが，多くの研究では実験室内での理想的な条件を主としており，環境条件（例えばコンクリートの乾湿条件）の変化に対する検討は十分になされていない．そこで，本研究では，機械学習の一つである局所外れ値因子法を用いてコンクリート供試体（RC梁）の乾湿状態を踏まえた損傷の判定が可能かどうか検証した．具体的には，載荷によって目視できない程度の損傷を与えたRC梁供試体を対象として，載荷の前後に，乾燥状態と湿潤状態の両方で打音を収集し，それらのデータを入力とした実験的検討を実施している．検討の結果，入力データの構成によっては乾湿状態によらずに損傷の有無の判定ができる可能性があることを確認した．
