| 研究課題/領域番号 |
07555467
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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 |
孟 令樺 (株)フジタ, 技術研究所, 研究員
嶋脇 與助 東京大学, 生産技術研究所, 助手 (40092233)
林 暁光 東京大学, 生産技術研究所, 助手 (30262124)
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 | ニューラルネットワーク / 部分構造実験 / 地震応答シミュレーション / 復元力予測子 / 鉄骨構造 |
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| 研究概要 |
部分構造実験によるハイブリッド地震応答シミュレーションの応用において現在残されている困難な点を克服するため、本研究では、単に実験を遂行するだけの実験システムではなく、自分の経験した実験結果から学習することのできる「知的構造実験システム」を開発することを目的としている。部分構造法を用いてオンライン地震応答実験を行う場合、材料非線形性などによる載荷の不可逆性によって生じる現実的な問題としては、載荷実験に供する試験体と数値解析の仮想構造部分の結合点において力の拘束条件が設けられた場合に発生する不釣合力を即座に解消することができない点にある。この不釣合力を如何に解消あるいは軽減するかが実験制御上の重要課題となる。
本研究ではニューラルネットワークの自己組織的な学習機能と教師信号に対する追随性を利用して、復元力の予測を行い、知的地震応答実験システムを開発する。本年度では昨年度に復元力予測のために作成したニューラルネットワークに対して、新たな予備載荷実験を行い、ネットワークのトレニングを行った。それからのニューラルネットワークによる予測子を用いて、ハイブリッド地震応答実験システムの構築を行い、単層骨組、3層骨組および門型ラーメンの3種類構造実験モデルに対して、地震応答シミュレーションを行った。また、復元力の予測にも先験的予測子である線形弾性モデル、バイリニア型塑性ヒンジモデルおよびマルチスプリングモデルも使用して実験を行った。地震応答シミュレーション精度の相互比較によって、開発した事件システムの有効性を確認した。
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