Japan Society of Civil Engineers 2019 Annual Meeting

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第III部門

トンネル (2)

Thu. Sep 5, 2019 8:40 AM - 10:10 AM III-1 (幸町北4号館 411講義室)

座長:芥川 真一(神戸大学)

[III-266] Validation of the construction technique under bad ground condition by application of machine learning

*渡辺 淳1、萩野 知1、木梨 秀雄1、鈴木 拓也1 (1. 株式会社大林組)

Keywords:machine learning, strain, probing in front of tunnel face, overburden, tunnel

近年、山岳トンネルでは切羽前方探査により地山等級や湧水の状況を把握することが、合理的な設計および施工をするうえで重要となっている。特に掘削時地山の安定性の指標となるひずみレベルを事前に把握することで、適切な支保パターンの選定や先受け工等の補助工法の要否を判断することができる。そこで、本研究では、機械学習の適用により、前方探査データを活用して事前に掘削時の天端ひずみおよび側壁ひずみ(以下、ひずみ)を予測するモデルを構築し、予測値と施工結果を比較検証した。

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