| 研究課題/領域番号 |
23K19146
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0303:土木工学、社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 香川大学 |
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研究代表者 |
久保 栞 香川大学, 四国危機管理教育・研究・地域連携推進機構, 特命講師 (50912820)
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| 研究期間 (年度) |
2023-08-31 – 2025-03-31
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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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | PINN / 深層学習 / 圧密 / 沈下量予測 / 逆解析 / 感度分析的アプローチ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
軟弱地盤における圧密沈下予測とパラメータ推定を行うにあたり，近年では，Deep Learning（DL）手法の確立が期待されている．DLには，メッシュフリーであることや複雑な連成計算が不要であるといった利点があるものの，解の物理的意味は必ずしも明らかではない．本研究では，理論・データ駆動型手法の利点を併せ持つPhysics-Informed Neural Networks（PINN）を用いた圧密沈下予測・パラメータ推定モデルを構築することにより，物理情報を考慮したDL手法の圧密現象への有効性を示す．さらに，多層地盤や二次圧密といった複雑な地盤条件下におけるPINNの適用を検討する．
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| 研究実績の概要 |
軟弱地盤における長期的な圧密沈下量の予測を行うにあたっては，力学試験や数値解析を行うことが一般的であるが，地盤の不確定性により構成則は複雑化，パラメータも膨大化しており，土木分野の専門的人材不足も考慮すれば，より簡易かつ計算コストに優れたアプローチが必要である．本研究では，Physics-Informed Neural Networks（PINN）を用いた圧密沈下予測・パラメータ推定モデルを構築することにより，物理情報を考慮したDL手法の圧密現象への有用性を示す．本年度は，構築したPINNを用いて予測された圧密沈下量と，FTCS法によって解析して得られた圧密沈下量，ならびに圧密試験によって得られた沈下量を比較し，精度検証を実施した．その結果，PINNによって予測された沈下量の推移は，FTCS法による解析結果とおおむね同様の値となった．実験結果と比較すると，予測・解析結果は，いずれも沈下量が横ばいになるまでの過程で大きな乖離があったが，これは，供試体における物理特性の不確実性により，理論解と必ずしも一致しないためではないかと考える．しかし，最終沈下量は，PINNによる予測値が，FTCS法による解析結果よりも，実験結果に近い値となったことから，PINNモデルは，実現象をより正確に予測可能であり，その有用性は高いといえる．本年度は，単層かつ一次圧密のみを考慮した単純な問題を対象としたモデルの構築ならびに精度検証を実施したため，今後は，本研究開始時に検討を予定していた，多層地盤や二次圧密といった複雑な地盤条件下におけるPINNモデルの有用性についても検証する予定である．
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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
本年度は，単純な地盤におけるPINNの有用性について検証を行った．現在は，この精度検証に加え，多層地盤ならびに二次圧密を考慮したモデルの構築をそれぞれ平行して行っている．いずれのモデルにおいても，適用する支配方程式は既に決定しており，予定通り構築が進んでいる状況である．
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度は，複雑な地盤条件を考慮したモデル構築に加え，予測・推定モデルから得られた結果の精度を検証するため，同様の条件を考慮した数値解析を実施する予定である．
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