| 研究課題/領域番号 |
22KF0087
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| 補助金の研究課題番号 |
22F21785 (2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2022) |
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| 応募区分 | 外国 |
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
楠 浩一 東京大学, 地震研究所, 教授 (00292748)
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| 研究分担者 |
YEOW TREVOR 東京大学, 地震研究所, 外国人特別研究員
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
2023年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2022年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
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| キーワード | 構造ヘルスモニタリング / 振動台実験 / 構造応答 / 変形モード / 機械学習 / 構造解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Damage inspection is an intensive process that result in socio-economic losses. To address this, a structural health monitoring system was developed. Refinement is needed to identify building deformation mode. This research addresses this using machine-learning techniques.
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| 研究実績の概要 |
地震後の建物の安全性を迅速に判断するために、構造ヘルスモニタリング技術の開発が精力的に行われている。構造ヘルスモニタリングの例として、建物に設置したセンサーデータを用いて等価線形化法に基づいて建物の性能曲線を抽出する方法がある。ただし、経済的理由から全階にセンサーが設置されることは少ない。そのため、崩壊形とその変形モードが誤って評価され、結果として損傷度を過小評価する可能性がある。この問題に対処するために、本研究では変形モードの分類モデルを構築することを目的としている。
2022年度にはまず、複数の崩壊形を形成する鉄鋼フレームの振動台実験を行った。試験体は合計で21体である。試験体の応答を抽出するために、カメラで振動台実験を撮影して画像により変位を計測するモーショントラッキングを試行した。次に試験体の構造解析を実行し、解析値とモーショントラッキングデータとを比較し、構造解析の精度を検証した。今後はこの解析を利用して、変形モードの分類モデルを構築するために、建築物の応答データベースを作成する予定がある。さらに、他の人が性能曲線を抽出できるように、MatlabとPythonで性能曲線を抽出するアルゴリズムを開発し、楠研究室のウェブサイトにアップロードした。また、構造ヘルスモニタリングシステムの試行を目的に、センサーシステムをニュージーランドの建物とE-Defenseを用いた振動台実験の試験体に設置した。研究以外の活動としては、楠研究室の学生の指導、4つの大会への参加、ニュージーランドと日本のヘルスモニタリングワークショップへの参加、筑波大学附属駒場高等学校で日本学術振興会のサイエンスダイアログ講義の開催などを行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
計画ではその主たる活動として、鋼板を用いた平面架構の振動台実験を実施することとしていたが、問題なく実施することができた。さらにその解析結果の検討を進めることができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度、変形モードの分類方法の機械学習を開発、数次モードに応答する鉄鋼フレームの振動台実験、構造ヘルスモニタリング方法の改善を行う予定がある。また、国内外の建物にセンサーを設置し、3回以上の大会に参加、サイエンスダイアログ講義を追加開催する予定がある。
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