第１部門①

[2A01-06-02] GANを用いた異なる腐食環境下における耐候性鋼板の腐食表面予測モデル

*蒋 鋒¹、廣畑 幹人¹ (1. 大阪大学)

キーワード：鋼材、腐食、機械学習、GAN

鋼構造物のメンテナンスにおいて、腐食の進行を迅速かつ正確に予測することは、時間とコストを節約する上で非常に重要である。本研究では、2種類の耐候性鋼板を4つの腐食環境に異なる時間帯で実験をするとともに、数値シミュレーションにより腐食の進行を予測する方法を検討した。UNetを生成器、MobileNetV2を識別器としたGANデータ補強に基づくシステムを構築した。本システムは、実験から収集したデータセットに基づき、腐食の3ステージ（28日、84日、168日）をシミュレートすることが可能である。また、次のステージの鋼板の腐食表面を予測することができる。本システムの識別器は、耐候性鋼の種類と腐食時間を判断することが可能である。比較実験に基づき、既往のベースラインモデルに対し本モデルの予測精度が高くなることを確認した。