打音データを用いた RC 構造部材の損傷判定における転移学習導入に関する基礎的研究
キーワード:
non-destructive test,
local outlier factor method,
transfer learning,
shear loading,
hitting sound.
2025 年 6 巻 3 号 p. 703-714
詳細
2025 年 6 巻 3 号 p. 703-714
本研究は，機械学習の一種である局所外れ値因子法(LOF)に基づいた打音を用いた RC 構造部材の損傷判定において，教師データの入手が困難な状況下での性能向上を目的として転移学習の導入を試みるものである．特定の RC 部材の教師データ群に対して，異なる部材のテストデータ群から LOF の出力に基づいて選択されたデータを取り込み，新たな教師データ群を構成することで，異なる部材の損傷判定を向上させる手法を提案している．せん断載荷を受ける RC 梁供試体を対象とした実験によって提案手法の有用性を確認し，新たに構成する教師データの構成割合が判定結果に与える影響を検討した．
