ハイブリッド・モニタリングによるフラジリティ曲線リアルタイム更新システムの実用化

• 研究課題/領域番号: 23K17331
• 研究種目: 挑戦的研究(開拓)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分23:建築学およびその関連分野
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 高橋 典之 東北大学, 工学研究科, 准教授 (60401270)
• 研究分担者: 榎田 竜太 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (20788624) ; 郭 佳 京都大学, 農学研究科, 准教授 (50868081) ; 五十子 幸樹 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (20521983) ; 梶原 浩一 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, 契約研究員 (10450256)
• 研究期間 (年度): 2023-06-30 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 24,700千円 (直接経費: 19,000千円、間接経費: 5,700千円); 2025年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円); 2024年度: 12,870千円 (直接経費: 9,900千円、間接経費: 2,970千円); 2023年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
• キーワード: フラジリティ / モニタリング / 画像解析 / 非構造部材 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

本研究では，加速度センサなどでの「物理量モニタリング」による地震応答工学量と，監視カメラなどでの「画像モニタリング」による損傷量検出とを組み合わせた，ハイブリッド・モニタリングにより，建物要素の地震脆弱性を確率論的に表す「フラジリティ曲線」をモニタリングした結果に応じて実情に整合したものに更新する手法を確立する。
特に「画像モニタリング」では，深層学習を用いてリアルタイムに非構造部材を含む建物の地震損傷検出器を作成し，これをハイブリッド・モニタリングシステムの一部として導入する。また，振動台実験および撮影条件評価実験を通して，当該システムの実用化にむけた検証を行う。