既存の錆びた帯筋で拘束されたコンクリートの単軸圧縮応力-ひずみ曲線のピーク特性パラメータ計算モデルは、データセット間での汎化能力が不足している問題があり、実際の工学への適用を著しく制約している。112本の円形断面錆び帯筋拘束コンクリート柱の軸圧試験データに基づき、応力-ひずみ曲線のピーク応力およびピークひずみを予測目標として、サポートベクター回帰（SVR）、人工ニューラルネットワーク（ANN）、極端勾配ブースティング（XGBoost）、K近傍法（KNN）、カテゴリーブースト（CATboost）、ランダムフォレスト（RF）の6種のアルゴリズムでそれぞれ予測モデルを構築し、SHAP手法による解釈可能性解析を行った。結果は、SVRがピーク応力およびピークひずみの予測において最良の性能を示し、テストセットでの決定係数（R²）はそれぞれ0.940および0.938に達した。SHAP解析により、鉄筋の有効断面積と降伏強度の低減を考慮した上で、縦筋および帯筋の腐食が錆び帯筋拘束コンクリートの軸方向力学特性に無視できない追加的影響を及ぼすことが明らかになった。既存の経験モデルと比較して、構築したモデルはピーク特性パラメータの予測精度で従来モデルを上回り、良好な汎化能力を示した。

錆び帯筋;鉄筋コンクリート;機械学習;単軸圧縮性能;ピーク特性パラメータ;構成モデル