| 研究課題/領域番号 |
22K04423
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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 | 安田女子大学 |
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研究代表者 |
山田 俊亮 安田女子大学, 家政学部, 助教 (80580076)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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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)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022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 | 組積造 / 歴史的建造物 / 深層学習 / 保存再生 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
文化財的価値を有する歴史的建造物をはじめ、建設から長い時間を経た建物の保存再生は、日本において重要課題となっている。本申請課題では、そうした保存再生に寄与すべく歴史的建造物の各種モニタリングを実施し、モニタリングデータの深層学習等を用いた分析手法に関する研究を展開する。歴史的建造物の安全性評価及び維持管理に寄与するモニタリング分析手法を人工知能の一種である深層学習を中心に展開する。
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| 研究実績の概要 |
カンボジアのユネスコ世界遺産バイヨン寺院を中心に研究を展開している。2022年度は、主に長期モニタリングを実施してきたデータに対して、機械学習の深層学習の手法の一つであるNonlinear Auto-Regressive eXogenous (NARX)を用いた分析手法の開発を進めた。各種モニタリングデータに対して、以前から取り組んでいる物理現象をベースとする分析手法を併せて用いることで、深層学習による分析結果と物理的な現象の相関について分析を進めた。深層学習と物理モデルの両方から、構造物の長期的な構造変位を予測・分析する手法の開発を進めている。併せて、これまでに研究を進めてきた不連続変形法（DDA）などの離散体力学手法をこの課題に応用し検証を行う手法を進めた。それらの検証結果とモニタリングを同時に実施することで、より高度な評価を行う手法の研究を進めている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2022年度には、カンボジアのユネスコ世界遺産バイヨン寺院にて現地調査、モニタリングの実施等を行った。計画段階では、2022年度に渡航ができるか未定であったが、世界的なコロナウィルスの収束を受けて現地調査を実施した。現地調査を受けて、深層学習の分析手法の開発、不連続変形法による構造性能評価手法の開発を進めた。概ね計画通りに進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
長期的なモニタリングデータの分析手法として、主に深層学習の手法の一つであるNonlinear Auto-Regressive eXogenous (NARX)を用いた分析手法の開発を進める。この分析手法において、より高精度化を目指し、評価パラメータの各種提案やアルゴリズムの組み合わせ等を行う計画である。また、現地調査を実施し、新たなモニタリングの実施等にも取り組む。
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