論文の概要: Data-Driven Method for Enhanced Corrosion Assessment of Reinforced
Concrete Structures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01164v1
- Date: Wed, 1 Jul 2020 16:02:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 23:29:14.426098
- Title: Data-Driven Method for Enhanced Corrosion Assessment of Reinforced
Concrete Structures
- Title(参考訳): データ駆動による鉄筋コンクリート構造物の耐食性評価法
- Authors: Woubishet Zewdu Taffese
- Abstract要約: 鉄筋コンクリート構造物の耐食性に影響を及ぼす主な問題である。
本論文の総合的な目的は, 腐食抑制因子の評価信頼性を高める枠組みを提供することである。
このフレームワークは、データ駆動炭酸化深度、塩化物プロファイルおよび温熱性能予測モデルの開発を通じて実現されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Corrosion is a major problem affecting the durability of reinforced concrete
structures. Corrosion related maintenance and repair of reinforced concrete
structures cost multibillion USD per annum globally. It is often triggered by
the ingression of carbon dioxide and/or chloride into the pores of concrete.
Estimation of these corrosion causing factors using the conventional models
results in suboptimal assessment since they are incapable of capturing the
complex interaction of parameters. Hygrothermal interaction also plays a role
in aggravating the corrosion of reinforcement bar and this is usually
counteracted by applying surface-protection systems. These systems have
different degree of protection and they may even cause deterioration to the
structure unintentionally. The overall objective of this dissertation is to
provide a framework that enhances the assessment reliability of the corrosion
controlling factors. The framework is realized through the development of
data-driven carbonation depth, chloride profile and hygrothermal performance
prediction models. The carbonation depth prediction model integrates neural
network, decision tree, boosted and bagged ensemble decision trees. The
ensemble tree based chloride profile prediction models evaluate the
significance of chloride ingress controlling variables from various
perspectives. The hygrothermal interaction prediction models are developed
using neural networks to evaluate the status of corrosion and other unexpected
deteriorations in surface-treated concrete elements. Long-term data for all
models were obtained from three different field experiments. The performance
comparison of the developed carbonation depth prediction model with the
conventional one confirmed the prediction superiority of the data-driven model.
The variable ...
- Abstract(参考訳): 鉄筋コンクリート構造物の耐食性に影響を及ぼす主な問題である。
鉄筋コンクリート構造物の耐食・補修費は全世界で数十億米ドルである。
しばしば、コンクリートの細孔への二酸化炭素や塩化物の侵入によって引き起こされる。
従来モデルを用いた腐食要因の推定は,パラメータの複雑な相互作用を捉えることができないため,準最適評価となる。
熱水相互作用は鉄筋の腐食を増進させる役割も担っており、通常は表面保護システムの適用によって阻害される。
これらのシステムは保護の度合いが異なり、意図せず構造物の劣化を引き起こすこともある。
この論文の全体的な目的は、腐食制御因子の評価信頼性を高める枠組みを提供することである。
このフレームワークは、データ駆動炭酸化深度、塩化物プロファイルおよび温熱性能予測モデルの開発を通じて実現されている。
炭酸化深度予測モデルは、ニューラルネットワーク、決定木、強化およびバッジアンサンブル決定木を統合する。
アンサンブルツリーに基づく塩化物プロファイル予測モデルは,様々な観点から塩化物インレス制御変数の意義を評価する。
表面処理したコンクリート要素の腐食およびその他の予期せぬ劣化状況を評価するため,ニューラルネットワークを用いた熱水相互作用予測モデルを開発した。
3つの異なるフィールド実験から全モデルの長期データを得た。
開発した炭酸化深度予測モデルと従来モデルの性能比較により,データ駆動モデルの予測精度が確認された。
変数...
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