低速度衝突を受ける曲げ破壊型RCはりの最大変位の機械学習による推定

抄録

本研究では，衝突作用を受けるRCはりの最大変位に関する高速かつ高精度な推定法の提案を目的に，機械学習によるサロゲートモデルを用いる方法に着目して検討した．６つの代表的な推定モデルとして，一般化線形モデル (GLM)，ディープラーニング (DL)，決定木 (DT)，ランダムフォレスト (RF)，勾配ブースティング決定木 (GBDT)，サポートベクターマシン (SVM) を用いた．その結果，衝突作用を受けるRCはりの最大変位推定への機械学習の適用可能性が確認された．ただし，教師データにおける説明変数の範囲や実験データの外れ値を見極めて，より詳細に検討する必要がある．本研究の範囲内では，説明変数を3つ (入力エネルギー，降伏曲げ耐力，降伏変位) としてRFを用いる場合において，塑性率12程度まではある程度の精度で最大変位を推定できることが明らかになった．