安全性・信頼性

[I-469] Probabilistic capacity estimation of aging RC members using neural networks based on the observational information on corrosion cracks

〇Mina Shintani¹, Mitsuyoshi Akiyama¹, Keisuke Masuda¹, Mingyang Zhang¹, Jiyu Xin¹ (1.Waseda University)

Keywords:Recurrent Neural Network, Corrosion of steel bar, Spatial variability, Bending strength, Corrosion cracks

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．