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J-GLOBAL ID：201902227263639229   整理番号：19A0158755

機械学習の適用による切羽前方地山の地山等級および掘削時のひずみ予測

PREDICTION OF SUPPORT PATTERNS AND STRAIN DURING EXCAVATION AHEAD OF FACE BY APPLICATION OF MACHINE LEARNING

著者 (3件)： 萩野知 (大林組) ,  木梨秀雄 (大林組) ,  岡崎雄一 (大林組)
資料名： トンネル工学報告集(CD-ROM)  (トンネル工学研究発表会講演集 報告部門(CD-ROM))
巻： 28  ページ： ROMBUNNO.I-29  発行年： 2018年 
JST資料番号： L5223B  ISSN： 1349-5402  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： トンネル建設に際し,前方地山の性状(地山等級,掘削時の変位等)を予測することは,合理的な設計および施工を実現するうえで非常に重要である。特に,前方地山の支保パターンや掘削時のひずみ量を事前に把握することができれば,適切な支保パターンの選定や天端崩落対策工等の補助工法の要否を判断することができる。本研究では,機械学習の適用により,切羽前方探査データを活用して前方地山の支保パターンや掘削時のひずみを予測するモデルの構築を試みるとともに,モデルの精度に与える入力値の影響を検証した。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *物理探査 ,  地山 ,  歪測定 ,  度 ,  *予測モデル ,  *切羽前方探査 ,  計測 ,  *モデル
準シソーラス用語： 歪計測 ,  地山等級 ,  等級

分類 (1件)： トンネル工学一般  (RC05010R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 機械学習 ,  切羽 ,  地山 ,  等級 ,  掘削 ,  ひずみ ,  予測