| 研究課題/領域番号 |
15K18106
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
構造工学・地震工学・維持管理工学
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
宮本 崇 山梨大学, 大学院総合研究部, 助教 (30637989)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2015年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 設計地震動 / 非線形応答 / 階層型クラスタリング / データ駆動 / ウェーブレット変換 / 機械学習 / 入力地震動 / 時系列信号 / 特徴抽出 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，社会基盤構造物を設計する地点において想定される，様々な性質を有する多数の強震動波形に対して，それらの性質を集約・反映させた代表波形を合成する手法の開発を行った．このような代表波形に対する安全性を検証することにより，当初の多数の強震動波形に対する安全性が同時に確保されるかどうかを検証した．
想定される強震動波形を，その性質に応じてグループ化するクラスタリング手法を開発した．次に，各グループの中で，波形が有する重要な性質を自動的に抽出し学習する，強震動波形の機械学習アルゴリズムを開発した．このような2段階の手法からなる，想定地震動を代表する波形の合成手法を提案した．
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