Development of a Bayesian probabilistic maintenance framework for seismically isolated bridges combining mathematical models and earthquake response data

• Project/Area Number: 25K17672
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 22020:Structure engineering and earthquake engineering-related
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 北原 優 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (20975924)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
• Keywords: 確率論的モデル更新 / 近似ベイズ計算 / 逐次モンテカルロ法 / ベイズ能動学習 / 免震橋梁

Outline of Research at the Start

免震橋におけるゴム支承の経年劣化は強震時のゴムの破断や橋脚の残留変位など甚大な被害につながるため，ゴム支承および橋梁全体系の現有性能をいかに効果的に把握するかが課題となる．本研究では地震応答の観測からゴム支承の非線形復元力パラメータの不確定性を定量化する近似ベイズ計算法を構築し，橋梁全体系の現有性能を確率論的に評価することを目的とする．具体的には，逐次モンテカルロ法とベイズ能動学習代理モデリングを組み合わせて，精度と効率のバランスに優れた近似事後分布の推定手法を構築する．5径間連続免震橋の有限要素モデルを用いた数値例題を通して，提案手法による確率論的モデル更新と残存性能評価の有効性を実証する．