2020 Fiscal Year Annual Research Report
スパースな地震観測網による地盤-構造物系の地震時挙動の高精度予測手法の開発
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19H02400
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
盛川 仁 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (60273463)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮本 崇 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (30637989)
後藤 浩之 京都大学, 防災研究所, 准教授 (70452323)
飯山 かほり 鹿島建設株式会社(技術研究所), 土木構造グループ, 上席研究員 (90711870)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | スパースモデリング / 地震観測 / 物理探査 / 条件付ハザード |
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| Outline of Annual Research Achievements |
第一年度には観測および記録処理の高精度化・高効率化を中心に実施し，微動を用いた物理探査手法(微動探査法)を対象としてノイズが含まれない解析区間の自動抽出手法の検討，観測を効率化する手法の開発を行った。後者については，第一年度に実記録を用いた検証のための微動観測を実施し，記録を収集済である。第二年度であるR2年度は，第一年度で得た記録の解析を実施して新たに開発した手法の妥当性を検証した。
また，地盤ー構造物系の動特性のモデルを統合するために，地盤－構造物系の動特性を直接同定する手法として振動数領域分解法(FDD法)の適用性について，第一年度に引き続き検討を進めた。さらに，物理モデルの妥当性を問わずに観測記録に基づいて現象をよく説明するパラメータの値を決定する方法に着手した。適切と考えられるが本当に正しいかどうかわからない構造物のモデルを構築した上でそのモデルのパラメータの値をランダムに変化させた際の応答を大量に作成して学習のためのデータとし，深層学習の手法，あるいは分類のための数理的手法を用いて，観測記録を満足する最適なパラメータのセットを選択する手法の開発を行い，基本的な解析を行った。
なお，上記の成果は関連の国際会議等で発表予定であったが新型コロナウィルスによる会議等が1年程度延期された。そのためR2年度にこれらの会議等への参加に要する費用として計上していた予算を繰越すこととし，R3年度に当該会議等へ参加，発表した。
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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
当初計画では第一年度に引き続き観測記録の高精度化，高効率化に関して検討しおおむね妥当な結果が得られ動特性のモデル化についても着手した。これらの成果を国際会議にて発表予定であったがコロナ禍により会議が延期となったため，R3年度に発表しおおむね当初計画どおりに進んでいると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究において核心となるべき研究課題は以下のとおりである。
(i) 観測および記録処理の高精度化・高効率化
(ii) 地盤ー構造物系の動特性のモデルの統合
(iii) 観測網のスパース化
(iv) 観測記録に基づく被害予測
第一年度には課題(i)を中心に実施し，第二年度には(i)および(ii)を中心に実施した。(ii)については地盤と構造物の連成系をモデル化することが最終目標であるが，第二年度では，地盤と構造物それぞれについてのモデルの高度化を行った。第三年度である今年度は(ii)を主として検討するとともに(iii)に着手する。(ii)については地盤ー構造物系の動特性のモデルの統合を目標として個別にモデル化を検討してきた地盤と構造物の連成系について，両者のモデル化において有効な手法であることが明らかとなったFDD (Frequency Domain Decomposition)法の適用性の検討を行う。また，観測網のスパース化のために本年度に引続き，構造物のモデル化を対象として，数理的手法によって動特性を表わすパラメータを少ない数のセンサーで決定するための手法を検討する。
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