本研究では, 圧縮強度の異なるコンクリートに対してドリル削孔試験を実施することで圧縮強度と相関が高いパラメタを抽出し, パターン認識手法の1 つであるサポートベクトルマシン (SVM) を用いて圧縮強度の自動判別を行う手法を提案した. コンクリートのドリル削孔時のパラメタのうち, 平均的な削孔速度, トルク等の物理量に加え, それらのばらつきを比較することで圧縮強度と相関の高いパラメタを抽出した. 抽出されたパラメタの組合せを検討し, 適切な特徴ベクトルを作成しSVM を構築することで, 精度よく圧縮強度が識別可能であることが判明した. 比較のために重回帰分析による推定も行ったがSVM による推定の方が精度が高いことがわかった.
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