Development of a high-precision prediction method to estimate seismic behavior of ground-structure systems using a sparse seismic observation network

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H02400
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: Morikawa Hitoshi 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (60273463)
• 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, 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) ; 友部 遼 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (90880005)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• 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

Outline of Final Research Achievements

In order to predict earthquake damage in a particular area, it is essential to appropriately model the spatial variability of earthquake ground motions and structures. In this research project, we (1) extended the model of the dynamic characteristics of the ground and structures individually to an integrated model of the ground-structure system, and (2) developed a method to reconstruct a records with accuracy equivalent to that of a very high-density observation network from a records obtained by a sparse observation network. In particular, we aim at efficient and accurate modeling of seismic response characteristics by introducing a mathematical method that directly expresses input-output relationships without relying solely on the accuracy of the physical model.

Free Research Field

地震工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究課題で得られた成果は将来の地震による被害予測のための基本的な手法として用いることができ，従来のフラジリティカーブに基づく統計的根拠が曖昧な被害予測手法を置き換えることが可能である，という点で学術的な意義をもつ。くわえて，耐震設計のための設計体系の革新，スパースな観測網から得られた記録から被害の詳細を準リアルタイムに予測しながら救援活動等に活用するなど，安全・安心な社会の実現に大きく貢献するものと期待される。