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2021 年度 研究成果報告書

地震波形伝送ネットワークとAIを用いた波形未来値予測による高性能な構造振動制御

研究課題

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研究課題/領域番号 19K04254
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分20010:機械力学およびメカトロニクス関連
研究機関新潟大学

研究代表者

平元 和彦  新潟大学, 自然科学系, 教授 (00261652)

研究分担者 松岡 太一  明治大学, 理工学部, 専任教授 (80360189)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワードアクティブ振動制御 / 地震観測網 / 未来波形推定 / 予見制御 / ニューラルネットワーク
研究成果の概要

日本国内では,強震モニタ等に代表される多数地点での地震波実時間常時観測が行われている.本研究では,地震外乱を受ける構造系の振動制御において,上記の観測網から遠隔地波形情報が取得可能であると想定し,遠隔地伝送波形情報を用いて地震波到達前から制御を行うことによって高い制御性能を実現する手法を開発することを目的として研究を行った.遠隔地震波と到達地震波を入力とした人工ニューラルネットワークを構成して到達地震波の未来波形時系列を推定し,推定未来波形を用いた予見制御手法を提案した.中越地震の記録波形によるシミュレーションを行い,フィードバックのみの制御性能を大きく上回る制御性能が得られることを示した.

自由記述の分野

制御工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

構造系にセンサ・アクチュエータを設置して地震による構造の振動を制御する新しい手法を提案した.強震モニタのような常時観測システムが,近い将来に地震波形情報そのものの実時間伝送も行えるようになることを想定し,震源に近い遠隔地波形情報も利用して到達地震波の未来波形をAIに基づく手法により推定することで,いわば先回りで振動制御する手法を研究した.中越地震の記録によるシミュレーションにより,提案手法は従来のフィードバック制御を大きく上回る性能を達成することを示した.これにより,現在緊急地震速報等に活用されている地震観測網の振動制御へのより高度な利用が実現され,地震を受ける構造系の安全性の向上につながる.

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公開日: 2023-01-30  

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