1 0 0 0 OA インフラ維持管理業務での機械学習活用に向けたモデリング試行と結果の解釈に関する一考察
- 著者
- 湧田 雄基 山下 明美 吉田 啓佑 龍田 斉 関 和彦 有井 賢次 熊谷 兼太郎 中畑 和之 長沼 諭
- 出版者
- 公益社団法人 土木学会
- 雑誌
- AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
- 巻号頁・発行日
- vol.2, no.J2, pp.437-446, 2021 (Released:2021-11-17)
- 参考文献数
- 18
本論文では,インフラマネジメント分野における AI(Artificial Intelligence)の活用を目的として,分析性能とモデルの解釈性に着目し,AI活用の可能性についての考察を行う.特に,近年,機械学習のコンペティション等で好成績を上げているアンサンブル型学習手法を中心に, XGBoost,LightGBM,CatBoost, Random Forest,決定木分析について,その数理的背景の概要を述べる.これらの手法により橋梁の劣化の推定を試行した結果について報告する.また,この結果について,個々の手法の特性をふまえ, AIのインフラマネジメント業務における活用の視点より考察を行った結果について報告する.
1 0 0 0 OA 豪雨/地震災害リスク評価を考慮した農業水利施設(群)のアセットマネジメント
地震災害リスクと豪雨災害リスクを統合したアセットマネジメントシステムの構築につき、任意年の地震リスク=損失額×地震損失確率を算定し、最終的にLCC=供用年内のリスク+改修費用+維持管理費用を得る。LCCを最小化することで最適な改修および維持管理方法を決定する。この解析を複数の対象地域(ため池群の流域とその下流地域)で実施し、一連の分析を統合化した意思決定システムを完成させた。上記の研究成果は、論文や口頭発表を通じて公表した。さらに、一般市民向け研究成果公開事業「京都大学アカデミックデイ」にて発表・説明した。
- 著者
- 中畑 和之 木本 和志
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会技術研究報告. US, 超音波 (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.111, no.88, pp.1-6, 2011-06-16
超音波探傷において,均質材料中など波動の伝搬経路が容易に推定できる場合には,B,Cスキャンや開口合成法(SAFT)等による欠陥像の映像化が行われている.しかし,局所的に非均質・異方性を有する材料や複雑な形状を持つ界面を介して超音波を送受信する場合には適用が困難である.そこで,本研究ではレイトレースが解析的に難しい材料に対して,イメージベース有限積分法(FIT)を援用した時間反転法による欠陥の映像化を試みる.ここでは,アレイ探触子を用いて全波形サンプリング処理(FSAP)方式によって欠陥エコーを計測し,そのエコーを反転させてイメージベースFITに入力する.時間反転アルゴリズムによって超音波が欠陥に集束する性質を利用して,シミュレーション中の波動場の可視化結果から欠陥の形状を推定する.