| 研究課題/領域番号 |
21K04347
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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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| 審査区分 |
小区分23010:建築構造および材料関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人防災科学技術研究所 |
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研究代表者 |
山下 拓三 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 地震減災実験研究部門, 主任研究員 (40597605)
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| 研究分担者 |
松井 智哉 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20402662)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 有限要素法 / 材料構成則 / データ同化 / アンサンブルカルマンフィルター / 画像計測 / 機械学習 / コンクリート |
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| 研究成果の概要 |
本研究では材料試験から材料構成則の学習までの統一的な手順を構築して耐震解析を高度化することを目的としている．具体的には，コンクリート材料試験の変位場，ひずみ場のサンプリングモアレ法による画像計測を実施した．画像計測から得られる面内の変位場とひずみ場から応力とひずみのテンソル場を推定するためのアンサンブルカルマンフィルターによるデータ同化手法の開発を進めた．応力ひずみテンソルの時系列データを用いて，熱力学法則を組み込んだ機械学習による汎用的な弾塑性材料の構成則を開発した．コンクリートの弾塑性損傷構成則を用いた大規模FEMによる10層RC建物の地震応答解析の研究開発を実施した．
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| 自由記述の分野 |
建築構造
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により，画像解析による変位場計測技術，データ同化による応力・ひずみ推定技術，機械学習による材料構成則の学習技術，および詳細FEMによる地震応答解析の開発が進展した．この手法が実現することにより，詳細FEMの高精度化において重要であるものの，モデル化やパラメータ同定が難しい材料構成則を，材料試験から材料構成則の学習までの標準的な手続きで利用できるようになり，高度な耐震解析の普及が期待される．
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