| 研究課題/領域番号 |
21K04347
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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23010:建築構造および材料関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人防災科学技術研究所 |
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研究代表者 |
山下 拓三 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 地震減災実験研究部門, 主任研究員 (40597605)
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| 研究分担者 |
松井 智哉 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20402662)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022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)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | データ同化 / アンサンブルカルマンフィルター(EnKF) / コンクリート材料構成則 / 引張クラック / 機械学習 / PINN / 詳細有限要素法 / 地震応答解析 / 材料構成則 / コンクリート |
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| 研究開始時の研究の概要 |
詳細有限要素解析（詳細FEM）は構造物の残余耐震性能評価に適した数値解析技術である．しかし，材料構成則は多軸応力状態への適用は限定的で，地震による構造物の弾塑性損傷挙動の予測計算のボトルネックである．
本研究では，高精度なコンクリート材料の構成則開発のために，材料試験の多点変位データを用いた逐次データ同化による応力・ひずみの推定手法の構築を目的として，逐次データ同化手法のプログラム開発と双子実験による検証，材料試験での多点変位データの取得と逐次データ同化による応力ひずみテンソルの推定，得られた応力ひずみテンソルを利用した弾塑性損傷構成則による実験の再現解析と残余耐震性能評価への適用性検討を行う．
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| 研究実績の概要 |
逐次データ同化手法のプログラム開発に関して，プログラムの保守性や拡張性を高めるためにプログラムのリファクタリングを行った．具体的には，材料クラスおよび解析プロセスクラスを生成するファクトリメソッドとそれらのクラスのインターフェースを導入してモジュール性の高いフレームワークとして再設計した．これにより，既存のFEMコードの多くの機能をそのまま利用し，データ同化用の解析プロセスクラスと材料クラスを実装するだけで，データ同化用のプログラムを構築できるようにした．データ同化の計算の際に接線剛性行列の性質が悪くなる問題について，増分が小さい成分のひずみに掛かる回帰係数を更新すると誤差の影響が大きく非現実的な値となるため，増分が大きくなる成分の回帰係数のみ更新する手法を検討した．
FEMの解析結果を仮想的な実験のデータと見なしてデータ同化の手法をテストする双子実験に関して，FEMの解析に用いる材料構成則を2021年度に開発している．この材料構成則を用いて10層RC建物実験の再現解析を実施して中規模の地震応答については良好に実験結果を再現できていることを確認した．
2021年度実施した画像計測テストでは，適切なひずみ分布が得られなかったため，その原因を究明し，使用するカメラの仕様を変更する必要があることがわかった．
PINNによる材料構成則開発に関して，学習した弾塑性材料構成則を用いて応力を更新するリターンマッピングアルゴリズムの定式化を行ってその処理のプログラムを実装して，適切に応力を更新できることを確認した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
逐次データ同化手法について，接線剛性行列の性質が悪くなる問題への対応に手間取り進捗が遅れている．画像計測手法について機材選定に問題があり適切な計測ができていなかったことから，2022年度に実施予定であった材料試験の実施が延期になった．これら，2つの問題点については2022年度中に解決策を見出しているため2023年度中に遂行は可能と考えている．
PINNによる材料構成則については，開発は順調に進んでいる．
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| 今後の研究の推進方策 |
逐次データ同化手法について，接線剛性行列を適切に計算できるようにプログラムを改良して，双子実験を実施し，逐次データ同化手法の検証を行う．
材料試験の計測については，新たに選定した機材を用いて適切に画像計測ができることを確認した上で，材料試験を実施する．用いた材料試験のデータを用いてデータ同化により応力ひずみの推定値を計算する．その応力ひずみの推定値のデータを用いて，PINN材料構成則の学習を試行する．
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