2015 Fiscal Year Annual Research Report
巨大地震の長周期地震動による超高層住宅の生活継続プランの構築に関する系統的研究
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26242034
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
川瀬 博 京都大学, 防災研究所, 教授 (30311856)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山口 謙太郎 九州大学, 人間・環境学研究科(研究院), 准教授 (10274490)
中村 友紀子 千葉大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20313504)
佐藤 智美 清水建設株式会社技術研究所, その他部局等, 研究員 (00393562)
関口 春子 京都大学, 防災研究所, 准教授 (20357320)
松島 信一 京都大学, 防災研究所, 准教授 (30393565)
浅野 公之 京都大学, 防災研究所, 准教授 (80452324)
久田 嘉章 工学院大学, 公私立大学の部局等, 教授 (70218709)
村上 正浩 工学院大学, 公私立大学の部局等, 准教授 (90348863)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 建築物防災 / 生活継続計画 / 避難 / 超高層 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
超高層建物に対する長周期地震動の定量的評価に向けて、以下のような研究を進めた。
①2011年東北地方太平洋沖地震の本震及び最大余震を対象に、震源域から大阪堆積盆地までの長周期地震動について、三次元差分法によるシミュレーションを実施した。また東北地方太平洋沖地震の震源モデルを収集し、統一スケールで比較し相違点を把握した。
②プレート境界地震の面積と応力降下量の関係を調べたところ、面積が小さいと応力降下量のばらつきが大きくなることがわかった。よってその特徴を反映した不均質強震動生成場を生成する方法を提案した。③多数の強震記録に基づき、地盤が線形／非線形時の震度の関係式を作成した。この関係式と改良統計的グリーン関数法により、1923年関東地震の広帯域強震動予測を行った。
超高層建物の変形制御と室内被害把握・避難対策に向けて、以下のような研究を進めた。
①乾式ブロック造制震壁の摩擦接合方法としてアルミニウム座金を摺動部に用いた方式を採用し、面内方向の水平載荷室内実験を行い、その性状を調べた。その結果安定した剛塑性型の履歴を示すこと、導入張力が大きいほど摩擦係数が大きくなることがわかった。②実大鉄骨架構を用いて静的加力試験および起震機試験を行い、上記の新制震壁の実大性能を把握した。③振動台を用いた家具転倒実験を行い、基本的に最大加速度で転倒レベルが規定されることを検証した。④超高層建物上層での室内被害を正しくシミュレーションするために、床の傾斜を考慮した家具転倒シミュレーション解析を実施した。極わずかな傾斜でも家具転倒には影響することがわかった。⑤従来の方法では動的に地域内人口を把握することが難しい新宿駅西口地域の高層ビル街を対象に、NTTドコモのモバイル空間統計を活用して、避難者・滞留者予測モデル用の季節別、曜日別、性別、年齢別、居住地別の時系列流動人口データベースを構築した
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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
当初計画通りに、超高層建物の被害予測用の長周期地震動の定量的評価に関する研究、超高層建物の被害の把握と軽減のための、実大架構や室内試験を用いた制震壁の性能評価や室内家具の転倒危険度評価、避難シミュレーションに関する研究を実施できており、ほぼ当初計画のスケジュールで進捗している状況にあるから。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度以降も引き続き、当初計画に従って以下のように研究を進める。
１）強震動生成領域の特性を定量化し、それを反映したモデル生成手法を提案する。さらに観測強震動を用いて地盤構造を同定する手法をさらに進化させ、得られた震源と地盤のモデルを用いて長周期強震動を予測する。
２）長周期構造物のシミュレーションモデルを構築し、その応答を再現するとともに、それに制震壁を導入した場合の効果を定量的に把握する。
３）予測される超高層建物の各フロアの応答波形と室内試験結果に基づき室内の被害予測モデルを構築し、生じるであろう被災人口を予測する。
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