Keywords: Civil engineering
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グラフベースネットワークとクラックアテンションを用いたマルチモジュール深層学習によるLiDAR点群からのトンネル覆工ひび割れ抽出
本研究は、鉄道トンネル覆工のひび割れを効率的に検出するため，LiDAR点群データを直接利用する深層学習手法「PointCrackNet」を提案している。グラフベース畳み込みやアテンション機構を組み合わせることで微細なひび割れを高精度に抽出し，大規模実データによる検証でも既存手法より優れた性能を示しており，トンネル点検の自動化とインフラ維持管理の高度化に貢献する成果である。
Shanpeng Liu, 磯部公一, Junling Si, Diyuan Li, Daoju Ren
Construction and Building Materials Volume 494, 2025, 143383
基本解近似解法を用いたEringenによる非局所弾性体のSH波動散乱解析
Eringenによる非局所弾性体は、古典弾性論では取り扱いが困難な現象を解析可能にする力学モデルである。本研究では、メッシュフリー法のひとつである基本解近似解法を用いて、非局所弾性体に対する波動散乱解析を行った。非局所弾性体に特有な表面力作用素の解析表現を導出し、超音波非破壊検査において重要となる散乱特性を評価した。
古川 陽, 丸山 泰蔵, 斎藤 隆泰, 廣瀬 壮一, Davinder Kumar, Dilbag Singh, and Sushil K. Tomar