[4K2-J-13] AI応用: 国土と社会インフラ

[4K2-J-13-05] 機械学習を用いた圧密沈下対策地盤改良の最適設計

〇津國 正一¹、濱名 正泰¹、山戸田 武史² (1. 株式会社竹中土木、2. 株式会社IDAJ)

キーワード：最適設計、機械学習、地盤改良

圧密沈下対策地盤改良の最適設計手法に機械学習を用いた新しい手法について研究した。圧密による地盤沈下量の予測にはFEM解析コードMuDIANを用いた。2次元改良パターンに対して2次元の変位パターンをシミュレーション解析した。ステップ-1では、数千の改良パターンに対して遺伝的アルゴリズムを用いた最適設計によって沈下量を最小にするパターンを探索した。ステップ-2では、機械学習を用いてステップ-1で求めた探索結果を解析した。機械学習モデルは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた1つの符号化器と2つの複合化器で構成されている。符号化器は2次元の改良パターンを潜在空間に変換し、改良パターンを可視化する。複合化器の一つは、潜在空間の任意点における変位パターンを予測できる。もう一つの複合化器は、潜在空間の任意点に対する入力の改良パターンを予測できる。機械学習を用いることによって、ステップ-1で求めた探索結果に含まれない改良パターンを予測することができた。