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J-GLOBAL ID：202002289192858737   整理番号：20A1325673

多重非破壊試験結果を特徴とする鉄筋コンクリートの内部損傷のためのランダムフォレストベース評価手法【JST・京大機械翻訳】

Random forest-based evaluation technique for internal damage in reinforced concrete featuring multiple nondestructive testing results

著者 (5件)： Chun Pang-jo (Department of Civil Engineering, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Ujike Isao (Department of Civil and Environmental Engineering, Ehime University, Japan) ,  Mishima Kohei (Department of Civil and Environmental Engineering, Ehime University, Japan) ,  Kusumoto Masahiro (Dai-ichi Consultants Co. Ltd., Japan) ,  Okazaki Shinichiro (Department of Safety Systems Construction Engineering, Kagawa University, Japan)
資料名： Construction and Building Materials  (Construction and Building Materials)
巻： 253  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0560A  ISSN： 0950-0618  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンクリート構造における内部損傷の評価は,その急速な修理と補強だけでなく,その安全な使用にも関連しており,従って,その寿命を確保するために不可欠である。本論文では,教師つき機械学習法の一つであるランダムフォレストを用いた鉄筋腐食による内部損傷の程度を評価する方法を提案した。教師つき機械学習では,正確な結果を得るために適切な入力を同定すべきである。本研究は,入力として非破壊試験で得られた空気透過係数,電気抵抗率,超音波速度,および圧縮強度を用いた。訓練のための多数のデータを得るために,鉄筋腐食は電解腐食によって促進され,データは頻繁に得られた。次に,モデルの高精度を交差検証によって確認した。さらに,提案した方法を実際の橋の検査に適用し,外部表面に見えない内部損傷を検出できる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電気抵抗率 ,  腐食 ,  電食 ,  *鉄筋コンクリート ,  コンクリート構造 ,  *多重化 ,  圧縮強さ ,  透過率 ,  非破壊検査 ,  超音波速度 ,  機械学習
準シソーラス用語： 鉄筋腐食 ,  高精度 ,  *ランダムフォレスト ,  教師付き機械学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ランダムフォレスト ,  機械学習 ,  腐食 ,  非破壊検査 ,  損傷評価

分類 (1件)： コンクリート構造  (RA04030A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多重 ,  非破壊試験 ,  鉄筋コンクリート ,  内部損傷 ,  ランダムフォレスト ,  評価手法