| Project/Area Number |
24K17340
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 22020:Structure engineering and earthquake engineering-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
植村 佳大 京都大学, 工学研究科, 助教 (80882133)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | リアルタイムハイブリッドシミュレーション / ハイブリッドシミュレーション / 遅延補償 / 試験機制御 / 地震応答 |
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| Outline of Research at the Start |
大型構造物の性能評価において，モデル化が困難な部材を実験的に評価し，その結果を反映させながら，残りの構造をリアルタイムで数値解析するリアルタイムハイブリッドシミュレーション (RTHS) は，部材の詳細形状や複雑な材料非線形性の高精度なモデル化が困難なケースに対して有効な手段となる．しかしRTHSでは，不可避に生じる試験機の制御遅延によって， 実験での計測荷重と数値解析で得られる応答変位の対応が崩れ，精度低下が生じてしまう．そこで本研究では，RTHSにおける実験部材の事前情報を活用し，実験での計測荷重を補正して制御遅延の影響を低減する手法を提案する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
モデル化が困難な部材を実験的に評価し，その結果を反映させながら，残りの構造を リアルタイムで数値解析するリアルタイムハイブリッドシミュレーション (RTHS) が大型構造物の性能評価のための有効な手段として近年注目されている．しかしRTHSでは，不可避に生じる試験機の制御遅延によって，実験での計測荷重と数値解析で得られる応答変位の対応が崩れ，精度低下が生じてしまう．
そこで本研究では，RTHS における実験部材の事前情報を活用し，実験での計測荷重を補正して制御遅延の影響を低減する手法を提案することを目的とした．当該年度では，事前情報を基に実験部材の荷重－変位関係をモデル化した「補正用数値モデル」を用いて計測荷重の補正量を算出し，計測荷重を補正する方法の有効性を検討した．具体的には，ゴム支承を有する橋梁システムを検討対象とした仮想RTHSを実施し，提案手法によるRTHSの精度向上効果を定量化した．RTHSの実施段階で実験部材の何らかの事前情報を取得済みであるという現実的な状況を前提とした手法は類がなく，既往手法以上にRTHSの精度向上が可能であることが示唆された．さらに，計測ノイズが生じた際の提案手法の脆弱性について検討を行い，提案手法よって計測ノイズに対してロバストな遅延補償が可能であることを示した．
また提案手法をオープンソースソフトウェアフレームワークであるOpenFrescoに実装することに成功した．今後，そのソースコードをホームページ等で公開することを検討している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初，構築を目指していた手法の実装および有効性の検証が完了し，その成果を査読付き論文に投稿済みである．そして，下記の「今後の研究の推進方策」にて詳述するが，今後，現在構築済みの手法の更なる高度化を計画しており，当初想定していた以上の成果が得られていると判断できる．
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| Strategy for Future Research Activity |
RTHSでは，高精度なモデル化が困難な部材を実験部材とすることが多く，事前情報からは予期できない現象が実験で生じることは十分に考えられる．そこで今後の研究では，事前情報では得られていない想定外の (真の) 挙動が実験部分で生じたときに補償用モデルをアップデートする方法論を構築することを目指す．具体的には，海洋分野や気象分野で広く用いられているデータ同化手法を応用し，計測荷重と補償後荷重の比較を通じて，モデルパラメータの値を更新する手法を構築する．これにより，予めモデルした応答しか得られない従来の数値解析的手法とは異なり，部材の予期せぬ応答を考慮でき，かつ高精度な大型構造物の性能評価が可能となると考えられる．
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