| 研究課題/領域番号 |
18K04330
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22020:構造工学および地震工学関連
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| 研究機関 | 東京都市大学 |
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研究代表者 |
丸山 收 東京都市大学, 建築都市デザイン学部, 教授 (50209699)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2019年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | structural deterioration / network structure / repair strategy / asset management / 維持管理 / アセットマネジメント / 確率論的最大損失評価 / 機械学習 / 劣化予測 / ライフライン維持管理 / 確率微分方程式 / 確率場情報更新 / カーネル補間 / 構造物維持管理 / 人工知能 / 道路交通網 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，ネットワーク構造系を対象として，社会基盤施設群を，包括的に維持管理する戦略について検討することを目的としている．個々の社会基盤施設の健全度および将来の劣化状態を予測し，施設群をポートフォリオとして捉え，本来果たすべき機能に対して，物理的損失，機能的損失を考慮して，予算制約などの条件下で効率的な予算配分を行う実務的な戦略を構築する．
点検データに確率微分方程式を用いて，トンネル構造物の近未来劣化予測および補修戦略の策定のための理論開発を行った．空間的に広がりのある構造系のポートフォリオリスクを評価する際に，相関を考慮する手法の開発を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，構造物点検データの有効活用を目的として，1)点検データを基に確率微分方程式による予測式により構造物の近未来の状態把握を行うこと，2）最適な点検・補修時期を理論的に求めること，更に3）道路，トンネル，橋梁などの構造物群で構成される道路ネットワークの維持管理補修戦略の構築を行った．膨大な社会資本の点検データは，いわゆる「ビック・データ」である．与えられたデータから有益な情報を見出し，社会資本の維持管理に必要な知見を与えることの学術的な意義は大きいと考えられる．
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