2016 Fiscal Year Research-status Report
データ駆動科学を駆使した，想定地震動の集合の情報を集約した設計地震動の合成
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15K18106
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| Research Institution | University of Yamanashi |
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Principal Investigator |
宮本 崇 山梨大学, 総合研究部, 助教 (30637989)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 設計地震動 / 非線形応答 / データ駆動 / ウェーブレット変換 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
強震観測網から得られた波形を元に設定された，ビッグデータとしての模擬地震動群に基づいて，それらの地震動群の有する性質を抽出・集約させた代表波形を設計地震動として合成する手法を開発した．
設計スペクトルによって設計地震動を設定する場合を想定し，観測波形のスペクトルフィッティングにより，多数の模擬地震動を生成した．生成された模擬地震動群から任意の1波形を取り出し，設計の対象となる構造系の非線形応答への寄与の大きい成分をウェーブレット基底として抽出して合成波に足し合わせるプロセスを反復することにより，模擬地震動群の重要な成分が集約された地震動を合成する手法を開発した．
提案手法の有効性を検証するために，高層ビルを模擬した非線形10自由度系を対象構造系とした数値実験を行った．開発手法により合成された波形は，構造系の複数の部材に対して高い応答値を与える，設計地震動として合理的な波形であることを検証し，手法の有効性を実証した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究で目的としていた，１．地震動波形のサブ集合への分類，および２．サブ集合内の代表波形の合成，という２つの項目について，１．については平成27年度に，２．については平成28年度に手法の開発と実証を行うことが出来た．
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| Strategy for Future Research Activity |
地震動のサブ集合内での代表波形の合成という目的に対して，近年急速な進展の進んでいる深層学習の手法を適用することにより，より合理的な代表波形の合成の方法を検討する．
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| Causes of Carryover |
研究目的の遂行において，複数の波形の持つ情報を抽出・集約する手法について，現在まで当初計画の通りウェーブレット変換を用いた手法を開発した．しかし，研究者の他のプロジェクトで活用している深層学習手法の応用により，より効果的な手法の開発が期待されるため，研究期間を延長し，必要な物品の購入や学会旅費を次年度使用額として計上した．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
計算機器の購入，および学会旅費として使用していく予定である．
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