| 研究課題/領域番号 |
08875090
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| 研究種目 |
萌芽的研究
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
構造工学・地震工学
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
松田 泰治 九大, 工学部, 助教授 (50264065)
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| 研究分担者 |
比江島 慎二 九州大学, 工学部, 助手 (50284526)
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| 研究期間 (年度) |
1996 – 1997
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| 研究課題ステータス |
完了 (1997年度)
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| 配分額 *注記 |
2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
1997年度: 500千円 (直接経費: 500千円)
1996年度: 1,800千円 (直接経費: 1,800千円)
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| キーワード | ニューラルネットワーク / 非線形 / 動的応答解析 |
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| 研究概要 |
ニューラルネットワークは、人工知能研究の一分野で開発されたもので、生物の神経細胞の情報処理メカニズムを模倣したものである。本研究では、その優れたパターン認識能力に着目し、数学モデルにより定式化する手法を用いることなく、ニューラルネットワークを非線形履歴曲線直線モデリングへ適用する。さらに、構築したネットワークを動的応答解析の数値演算サブルーチンとして適用することで地震時における構造物の動的挙動を推定し、その有効性の評価を行う。平成8年度は高減衰積層ゴムを対象に慣性力を利用した動的載荷試験装置を作成し、それに実地震波(JMA KOBE NS)を入力して検証用のデータを取得した。また、ニューラルネットワークにより高減衰積層ゴムの正弦波載荷時の履歴曲線を学習させ、学習済ネットワークを数値演算サブルーチンとして適用し、動的応答解析を行った。その後、動的載荷試験結果とニューラルネットワークによる解析結果との比較検証を行った。その結果、非線形履歴曲線を解析に利用する際、ニューラルネットワークを用いることで、数学的手法を用いることなく直接モデリングすることが可能であることが確認された。また、典型的な履歴曲線を学習させたネットワークを数値演算サブルーチンとして地震応答解析に用いた場合、ネットワークによる推定は、実地震波に対する複雑な動的挙動を定性的、定量的に表現可能であることが確認された。
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