第１部門③

[21001-05-04] 異なる欠陥を有する塗装鋼板における腐食進行に対するGANによる予測（シンポジウム講演概要）

*蒋 鋒¹、浜田 文人¹、廣畑 幹人¹ (1. 大阪大学)

キーワード：塗装鋼材、腐食、深層学習、GAN

鋼構造物の機能を健全に維持するため，鋼材の腐食防止は非常に重要である．定期的な点検により鋼材の腐食を早期に発見し，適切に予防措置や補修を講じる必要があるが，そのためには多大な労力を要する．本研究では，鋼構造物の効率的な維持管理の実現を念頭に，迅速かつ正確な腐食予測モデルを開発することを目的とする．本研究では，鋼構造物の防食として一般的に適用されるAとC塗装系をSS400 鋼に施し，塗装の損傷を模擬して塗装上に2種類の異なる寸法の人工欠陥を付与した．この供試体を用いてISO 16539 Method Bによる腐食促進実験を実施し，欠陥を起点とする腐食の進行を観察した．この塗装欠陥近傍の腐食進行を予測する方法として，深層学習の一種である敵対的生成ネットワーク（GAN）ベースのモデルを構築した．構築したモデルにより，既知の状態に応じて塗装鋼材の欠陥近傍の腐食進行を精度よく予測できることが示された．