| 研究課題/領域番号 |
17H04934
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| 研究種目 |
若手研究(A)
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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・維持管理工学
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| 研究機関 | 筑波大学 (2018-2020)
横浜国立大学 (2017) |
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研究代表者 |
西尾 真由子 筑波大学, システム情報系, 准教授 (00586795)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
21,190千円 (直接経費: 16,300千円、間接経費: 4,890千円)
2019年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2018年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2017年度: 11,310千円 (直接経費: 8,700千円、間接経費: 2,610千円)
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| キーワード | データ同化 / 構造モニタリング / ベイズ推定 / 構造信頼性 / 性能評価 / 地震リスク解析 / スパースモデリング / 地震モニタリング / 画像計測 / 機械学習 / 保有性能 / 非線形動的解析 / 非線形時刻歴応答解析 / 無線加速度センサ / グローバル感度解析 / センシング / モンテカルロ計算 / 最適観測計画 / 現場計測 |
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| 研究成果の概要 |
持続可能な既存インフラ構造物の運用には，劣化損傷状態など実際の構造状態を考慮して保有性能を導出し，定量的に検証および比較することで，老朽化対策と地震などの災害対策を行っていくことが有効である．本研究では，加速度やひずみなどのセンシングで性能解析に用いる構造解析モデルパラメータの構造状態に関する不確定性を定量化する，ベイズ事後分布推定を示した．そして，複数の実橋梁で計測を実施し，構造状態を考慮する交通荷重性能評価や地震リスク評価につながるデータ取得を実証した．さらに，事後分布を用いる橋梁性能計算を，機械学習のスパースモデリングによる代替モデル構築で効率化できることを示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
構造性能解析のモデルパラメータ事後分布推定に適切なデータ取得を行うために逆解析での重要な検討である観測計画に関する成果を得たこと，そして実橋梁のセンシングと数値モデルでその有効性を検証できた成果は，データ同化研究において学術的意義が大きい．また本研究の成果によって，インフラ構造物の維持管理に有用となる性能指標を導出できることを示した点で，センシングとデータ活用の意義と貢献を具体的に示せた点で社会的意義も大きい．
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