安全性・信頼性

[I-469] 劣化RC部材から得られた観測情報とニューラルネットワークを用いた確率論的耐荷力評価に関する基礎的研究

〇新谷 美菜¹、秋山 充良¹、増田 啓佑¹、張 明陽¹、辛 寄語¹ (1.早稲田大学)

キーワード：リカレントニューラルネットワーク、鉄筋腐食、空間変動性、曲げ耐力、腐食ひび割れ

塩害環境にある鉄筋コンクリート（RC）構造物は，鋼材腐食に伴う腐食ひび割れが発生する．腐食ひび割れは，内部の鉄筋腐食分布を推定する貴重な情報となる一方で，その予測には大きなばらつきを伴う．本研究では，腐食ひび割れ幅と鉄筋腐食量に関するデータベースを用いてRecurrent Neural Network（RNN）を構築することにより，腐食ひび割れ幅から劣化RC部材に生じる鉄筋腐食分布を推定可能にした．そして，これを用いた非線形有限要素解析（Non-FEA）をMonte Carlo法により実施することで，劣化RC部材の曲げ耐荷力の確率密度分布を求めた．本研究はこの一連のフローを提案するものである．