| 研究課題/領域番号 |
26420542
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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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| 研究分野 |
建築構造・材料
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
大野 晋 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (40361141)
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| 研究分担者 |
源栄 正人 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (90281708)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2014年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 巨大地震 / 地震動評価式 / ニューラルネットワーク / 超巨大地震 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，超巨大地震へも適用可能かつばらつきの小さい次世代の地震動評価式を開発するため，超巨大地震を含む強震動データベースを構築し，それに基づく評価式の開発と性能評価を行なった。通常の少数の説明変数による評価式と，深層学習の手法を用いた多変数によるニューラルネットワークモデルを比較したところ，後者の方がよりばらつきを減少させることは可能であるという結果が得られた。ただし，面震源での適用性及び安定性については引き続き検討が必要である。
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