AIのインフラ分野への応用

1章　はじめに

 

2章　AIの基礎

AIの歴史

AIの定義と分類

AIの手法

　ファジイ制御を用いた橋梁の振動制御

　ファジイ満足化手法を用いた斜張橋のケーブル張力調整

　多目的遺伝的アルゴリズムを用いた橋梁補修計画策定システム

　ドローンと深層学習を用いた損傷度解析の例

 

3章　深層学習の基礎

深層学習

ニューラルネットワーク

畳み込みニューラルネットワーク

深層学習を用いた一般物体検出技術

　推論手順

　深層畳み込みニューラルネットワークの構造と学習

　YOLOv2

　YOLO用の教師データの作成

深層生成モデル

 

4章　AIの応用の現状

AIの種々の分野への応用

AIのインフラ分野への応用

 

5章　構造分野への応用

高力ボルトの打音診断への応用

　加速度波形データの収集

　特徴量の抽出

　識別実験の評価指標

　周波数・レスポンス特徴量を用いた識別実験1

　減衰率特徴量を用いた識別実験2

　周波数・レスポンス・減衰率特徴量を用いた識別実験3

深層学習を用いた配管バルブの健全性診断への応用

　バルブの固着促進と振動計測

　CNNを用いた固着診断

　まとめ

 

6章　水工分野への応用

水工分野とAI

大雨による自然災害

洪水予測の必要性

洪水予測の方法

ニューラルネットワークによる洪水予測

深層学習を用いた洪水予測モデルの開発

深層学習を用いた洪水予測手法の検証①:実際の流域への応用

深層学習を用いた洪水予測手法の検証②:様々な流域での適用性検証

深層学習を用いた洪水予測手法の検証③:入力データ数を予測精度との関連性

深層学習を用いた洪水予測手法の検証④:未経験規模の洪水への適用性検証

深層学習を用いた洪水予測手法の検証⑤:物理的モデルとのハイブリッド

今後の展望

 

7章　地盤分野への応用

はじめに

教師なし学習の応用例

教師あり学習の応用例(その1)

教師あり学習の応用例(その2)

データ同化の応用例

 

8章　土木計画分野への応用

知識ベースシステム(ファジイ理論)

データマイニング手法(ファジイ決定木)

人工社会モデル(マルチエージェントモデル)

深層学習(ディープラーニング)

 

9章　コンクリート工学分野への応用

画像データの前処理

　画像の正規化

　2値化処理によるひび割れの抽出

　ノイズ除去

　4-連結細線化処理

特徴量の抽出

　ひび割れ画素の周辺ヒストグラム

　ひび割れによって囲まれた領域の周辺ヒストグラム

　ひび割れ形状の特徴点分布

評価実験の結果

　LVQによる識別実験

　線形SVMによる識別実験

　非線形SVMによる識別実験

 

10章　施工分野への応用

はじめに

トンネル施工現場における地質評価に関する課題

　調査・設計段階における地質評価に関する課題

　施工段階における地質評価に関する課題

トンネル切羽地質状況自動評価システムの構築および施工現場への適用

　既往の施工実績を用いた自動評価システムの検討

　施工現場運用システムの構築

現状の課題と今後の取り組み

 

あとがき