2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development and implementation of a real-time seismic evaluation system for disaster prevention facilities
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19H02223
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
齊藤 大樹 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00225715)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林 和宏 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40725636)
章 忠 広島工業大学, 工学部, 教授 (50254579)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 巨大地震 / 防災拠点建物 / 強震観測 / シミュレーション解析 / 耐震診断 / センシング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
地震時には市役所や消防署などの防災拠点施設が確実に機能することが求められる。しかし、近年の地震において、市役所等が被災して機能不全に陥ったケースがあった。そこで、防災拠点施設にIT強震計を設置し、独自開発のシミュレーション技術と組み合わせることで地震後に建物の健全性を即時に診断できるシステムの開発を目指す。すでに複数の市役所や消防署に実装し、試験的な運用を開始しているが、本研究では、構造被害だけでなく建物の機能や室内の安全性を診断できるようにシステムを拡張する。また、これらの研究成果を実装し、全国の防災拠点施設に使えるように普及・展開を図ることを目的とする。
令和1年には、蒲郡市役所、豊川市役所、田原市役所の3施設にIT強震計を設置した。シミュレーション技術に関しては、地盤と建物の相互作用ばねを新たに考慮できるように改良を加えた。さらにシミュレーションに用いる建物モデルのパラメータを観測記録から同定する手法として、応答曲面法を用いた手法を開発した。
令和2年には、これまで豊橋技術科学大学内のコンピュータを用いて行っていた耐震診断システムをクラウドコンピュータに移植し、災害時に確実にシステムが機能するようにした。また、建物モデルのパラーメータ同定法として、新たに機械学習のベイズ推定法を導入した。
令和3年には、AI（人工知能）の機械学習によって、素早く高精度な判定できる仕組みを開発した。この方法は地震計で観測された波形情報をAIが学習し、建物の被害程度を「無被害」から「倒壊」の5段階で、建物の継続使用の可能性を「安全」「注意」「危険」の3段階で判定するものであり、5階建ての建物解析でその精度を検証した。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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