ニューラルネットワークを用いた海岸・河川構造物の設計計算支援システムの開発

1995 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 06555148
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 間瀬 肇 京都大学, 工学部, 助教授 (30127138)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 辻本 哲郎 金沢大学, 工学部, 助教授 (20115885) ; 後藤 仁志 京都大学, 工学部, 助手 (40243068) ; 酒井 哲郎 京都大学, 工学部, 教授 (30026182)
• Keywords: ニューラルネットワーク / 消波ブロック / 護岸

Research Abstract

(1)最近,設計波に対しては現行の設計法を満足し,設計波を越える超過波浪に対しては,消波工としての機能が維持できる範囲であれば多少の変形は許容するという設計概念が提案されている.すなわち,粘りのある構造設計をするというものである.こうした設計概念を生かすためには,防波堤被覆工が波の作用を受けたときの正確な変形量の予測および評価が重要となる.従来は簡単な公式を用いて実験結果を表してきたが,超過波浪に対しては実験傾向が異なる傾向にあるため,簡単な公式では表し得なくなる.そのため,消波被覆工の変形量の推定問題に対してニューラルネットワーク法の有用性を検討した.すなわち,6入力ユニットおよび1出力ユニットの3層型ネットワークを同定した後,消波ブロック被覆工の安定係数および被災レベルを算定したところ,観測結果をうまく推定できることがわかった.
(2)東北地方の2つの一級河川における護岸・河岸被災のデータを収集した.そのデータを整理し,護岸・河岸被災の発生・非発生の分類,洗堀あるいは流出といった被災内容についての分類をするための3層型ネットワークを同定した.このネットワークの入力ユニットに河川諸特性を入力し,そのアウトプットである算定結果と現地データを比較したところ,算定結果の精度が2河川については若干異なることがわかった.これは,入力ユニットに用いる支配パラメターの選択によるものではないかと推察された.とくに,入力ユニットに川幅データに加え,護岸・河岸と澪筋までの距離データが必要ではないかと推察された.近畿地方の中小河川における護岸・河岸の被災についてはうまく整理できたが,この場合川幅が狭く,澪筋の影響が少なかった.

Research Products

• [Publications] 間瀬 肇: "ニューラルネットワークを用いた消波ブロック被覆工の変形量評価" 海岸工学論文集. 42. 891-895 (1995)
• [Publications] Hajime Mase: "Evalnation of Artificial Armour Layer Stability by Newral Network Methoe" Proc. 26th Congress of IAHR. 341-346 (1995)
• [Publications] Hajime Mase: "Neural Network for Stability Analysis of Rubble-Mound BreaKwaters" Jour. Waterway, Port, Coastal, and Ooan Engineering. Vol. 21, No. 6. 294-299 (1995)