| 研究課題/領域番号 |
04555138
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
大井 謙一 東京大学, 生産技術研究所, 助教授 (90126003)
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| 研究分担者 |
原田 和明 (株)東京電力, 技術研究所, 研究員
陳 以一 東京大学, 生産技術研究所, 助手 (00242123)
洪 起 東京大学, 生産技術研究所, 助手 (80186600)
高梨 晃一 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (60013124)
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| キーワード | 部分構造載荷実験法 / ハイブリッド解析 / 大規模架構 / ニューラルネットワークの応用 / オンライン実験 |
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| 研究概要 |
1.ハイブリッド部分構造載荷実験手法を用いて、インテリジェント載荷実験システムを開発した。
2.鉄骨ラーメン架構3種類を設定し、本載荷実験システムを利用して部分構造ハイブリッド地震応答実験を行った。実験結果と精密な純粋数値解析結果との比較によって、実験システムの適用性と信頼性を実証した。
3.載荷実験の対象となる曲げせん断型骨組における柱の応力状態の特徴の一つは曲げモーメント勾配が変動するものである。このような応力状態を本実験システムに属する載荷実験装置で再現でき、鉄骨ビームカラムの弾塑性挙動を載荷実験で調べた。
4.載荷実験中に、部分構造試験体の非線形挙動によって発生する不釣合力を抑制するためのスキームを提案した。
5.上記スキームに用いられる試験体復元力の予測子4種類を用いてハイブリッド地震応答実験を行い、不釣合力の抑制効果の比較を行った:(1)不釣合力の抑制について、最も優れた結果を得たのは、調整されたマルチスプリング型の弾塑性ジョイント予測子であった。(2)線形弾性予測子は剛性パラメーターの調整だけで良いという簡便性の反面、弾塑性範囲の応答では、かなりの不釣合力が発生している。(3)バイリニア型の塑性ヒンジ予測子は、発生した不釣合力の大きさとしては、両者の中間程度である。(4)ニューラルネットワーク予測子も、今回塑性ヒンジ予測子と同程度の不釣合力の抑制効果を実現し、力学的構造が未知の場合にも適用できるので、今後おおいに応用の可能性があることが明らかになった。
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