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J-GLOBAL ID：202302229024107656   整理番号：23A0067128

地盤データベースの利活用におけるANNによる三軸圧縮試験の内部摩擦角推定の試み

Trial Estimation of Internal friction angle to Be Obtained by Triaxial Compression Tests by Means of AI in the Use and Application of Soil Databases

著者 (4件)： 北岡貴文 (関西大学 環境都市工学部) ,  山本雄平 (関西大学 環境都市工学部) ,  水谷未来 (元関西大学 環境都市工学部) ,  小林泰三 (立命館大学 理工学部)
資料名： AI・データサイエンス論文集(Web)  (Artificial Intelligence and Data Science (Web))
巻： 3  号： J2  ページ： 17-22(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U2325A  ISSN： 2435-9262  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 地盤構造物の設計では,地盤調査で得られた結果から設計計算に直接必要なパラメータへ変換するが,その変換誤差は課題とされている.人工知能により地盤構造物の設計,地盤数値解析に必要な地盤定数を精度よく推定することができれば,解析に必要な情報量の増大が期待される.そこで本研究では,関西圏地盤情報データベースから地盤の物理試験や粒度試験等,三軸圧縮試験による内部摩擦角の計296セットデータを整理し,人工ニューラルネットワーク(以下,ANNと称す)により内部摩擦角の推定を試みた.その結果,UU試験を除外することで,0.657の決定係数を示した.本論文では,現状のANNの推定レベルと課題,今後の展望について言及したものである.(著者抄録)

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  リスク ,  データベース ,  *地盤 ,  *内部摩擦角 ,  *三軸圧縮試験 ,  構造物 ,  地盤調査 ,  数値解析 ,  粒度分析 ,  推定 ,  係数 ,  比率 ,  地質リスク ,  *地盤構造物 ,  *地盤情報データベース
準シソーラス用語： *ANN ,  決定係数 ,  *地盤データベース ,  地盤数値解析 ,  *内部摩擦角推定

著者キーワード (5件)： ANN ,  geological risk ,  soi database ,  internal friction angle ,  triaxial compression test

分類 (2件)： 土圧,土の動的性質,地盤の応力と変形  (RA03060A) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (8件)：

• 1) 本城勇介,大竹雄:信頼性設計法と性能設計の理念と実際,pp. 49-51,技報道出版,2018. [Honjo, Y. and Otake, Y.: Shinraiseisekkeihou to Seinousekkei no Rinen to Jissai , pp. 49-51, Gihodo Syuppan, 2018.]
• 2) 福井次郎,白戸真大,松井謙二,岡本真次:三軸圧縮試験による砂の内部摩擦角と標準貫入試験 N 値との関係,土木研究所資料,No. 3849, 2002. [Fukui J., Shirato M., Matsui K. and Okamoto S.: A relationship between the angle of internal friction obtaind by the triaxial compression test and SPT-N value in sand, Technical Note of PWRI, No. 3849, 2002.]
• 3) 性能設計・土工技術検討会:土工構造物における性能設計の実務と展望,pp. 20-22,丸善プラネット, 2021. [Seinousekkei <i>& </i>Dokougizyutsukentoukai: Dokoukouzoubutsu niokeru <i>Seinousekkei no zitumu to tenbou</i>, pp. 20-22, Maruzen Planet, 2021.]
• 4) 三村衛,北田奈緒子:地盤情報データベースの整備とその利活用,地盤工学会誌,Vol.67, pp.742-743, 2019. [Mimura, M. and Kitada, N.: Consolidate a Geoinformatics Database and its application, The Japanese Geotechnical Society,Vol.67, pp.742-743, 2019.]
• 5) 小田和弘:ニューラルネットワークによる沖積粘土層の地盤情報の推定とその活用,地盤工学会誌,67巻 6 号,pp. 24-27,2019. [Oda, K.: Estimation of Properties of Holocene Clays by Neural Network and Its Application, The Japanese Geotechnical Society, Vol. 67, No. 6, pp. 24-27, 2019.]

タイトルに関連する用語 (6件)： 地盤データベース ,  活用 ,  三軸圧縮試験 ,  内部摩擦角 ,  推定 ,  試み