2018 Fiscal Year Annual Research Report
雪処理事故を低減する克雪建築の設計支援のための建物周辺の不均一積雪分布モデリング
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16H04467
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Research Institution | Niigata Institute of Technology |
Principal Investigator |
富永 禎秀 新潟工科大学, 工学部, 教授 (00278079)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
五十嵐 賢次 新潟工科大学, 工学部, 准教授 (20715180)
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Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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Keywords | 積雪分布 / モデリング / CFD / 克雪建築 / 設計支援 |
Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、昨年度に引き続き、風による偏分布のCFDモデリング手法の検討として、屋根雪モデリングに適用可能なモデリング方法を整備する作業を行った。従来の解析方法では、定常解析を行っており、雪面変化が流れ場に及ぼす影響については、考慮していなかった。しかしながら、実際の屋根雪分布においては、非定常な積雪分布形状の違いが最終的な積雪分布形状に及ぼす影響は小さくないと考えられるため、本年度は、この点を考慮できる解析手法の検討を行った。本手法を既存の二段屋根を対象とした観測結果をターゲットにして、その予測精度を検証する解析を段階的に進めた。その結果、特に積雪初期段階で屋根端部で形成される積雪分布を考慮する重要性を示した。また昨冬に実施した屋根モデルの雪荷重観測結果に熱収支解析に基づく雪荷重予測モデルを適用し、精度の検証を行った。その結果、地上積雪重量で検証したモデルをそのまま屋根雪重量に適用した場合、融雪量が過小評価されることが確認され、屋根雪の側面からの融雪進行を適切にモデル化することの重要性が明らかになった。 またモデル検証用データ収集を目的として、屋根モデルを対象とした建物周りの積雪深及び屋根雪密度等の分布のフィールド実測調査を行った。昨冬に引き続き長岡市の防災科学技術研究所・雪氷防災研究センターの路上において実測調査を実施したが、昨冬の経験を活かし、観測用の屋根モデルを新たに作成し、実際の住宅に近い形状・スケールで積雪重量の観測結果を得ることができた。今後結果を分析し、モデルの改良や精度検証に役立る予定である。
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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
概ね予定通りの進捗状況であると考えている。まず風による偏分布のCFDモデリング手法の検討については、昨年度に開発した、従来の解析では考慮していなかった雪面変化が流れ場に及ぼす影響を形状データへの出力と再メッシュ作成のプロセスを経ることによって考慮できる解析手法の精度を検証し、その有効性を確認した(審査付き論文として採択)。またモデル検証用データ収集のためのフィールド実測調査を継続して行い、基本的なデータを採取することができた。特に今冬は、屋根モデルを新たに作成し、多様な観測データを得ることに成功した。このような成果は、モデル化の方法やモデルに現れる各種のパラメータを最適化する際に活用できるものと期待される。
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Strategy for Future Research Activity |
基本的には、当初計画の方法で研究を推進する予定である。これまでの積雪分布モデリングの研究成果の、より複雑な建物形状への適用性を確認し、必要な修正を加える。またこれまでの基礎的な形状の建物を対象とした成果を基に、複雑な建物形状に適用できる形で、パラメトリックスタディによる感度解析を行い、モデリング精度を高める。 またモデリング精度を検討するためには、観測結果との比較・検証が不可欠である。これまでに得た信頼性の高い実験及び屋外観測を用いて、精度の検証を進めていきたい。
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Research Products
(9 results)