2016 Fiscal Year Annual Research Report
Resilience upgrade of building structures using effective combination of structural control and base isolation
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15H04079
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Research Institution | Kyoto University |
Principal Investigator |
竹脇 出 京都大学, 工学研究科, 教授 (20155055)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
辻 聖晃 京都大学, 工学研究科, 准教授 (00243121)
藤田 皓平 京都大学, 工学研究科, 助教 (40648713)
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Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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Keywords | 耐震設計 / 制振設計 / 極限外乱法 / レジリエンス / 不確定性 |
Outline of Annual Research Achievements |
多段免震と連結制振のハイブリッド構造について、そのレジリエンスの観点からの有効性を明らかにした。具体的には、免震層変位と建物頂部加速度に関する種々のモデルに対する伝達関数の比較により、ハイブリッド構造の有効性を明らかにした。さらに、連結ダンパーの最適な配置に関する理論的な研究も行った。 地震動を受ける建物のロバスト性をロバストネス関数を用いて評価する方法を展開し、ロバスト性を高めるための新しい設計法(免震・連結制振ハイブリッド設計やGap要素を含む制振装置など)を展開した。地震動としては、断層近傍地震動などをモデル化した独自のダブルインパルスや長周期・長時間地震動をモデル化したマルチインパルスなどを用いた。 免震と連結制振のハイブリッド構造に関する振動台実験を行い、免震と連結制振のハイブリッド構造の有効性と課題を明らかにした。その際、平成27年度に導入した振動台を用いた。 剛体のロッキング振動と転倒に関する理論を展開し、独自のダブルインパルス入力を用いて、断層近傍地震動に対する転倒限界入力レベルを決定する方法を提案した。 セットバックを有する建物の捩れ振動制御に関する理論を展開し、有効なダンパー配置法を提案した。 高層建物の構造特性(剛性および減衰)を曲げせん断型モデルを用いて同定する理論の基礎部分を展開した。具体的には、部分空間法や逆問題型定式化を有効利用する方向性を示した。尚、H28年度からH29年度に繰り越した部分については、曲げせん断型モデルの同定において困難となる床回転角の同定に関して、最上階の床回転角からその他の層の床回転角を推定する方法の精度向上を行った。さらにノイズがその推定に及ぼす影響についても検討を行った。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
2016年4月に熊本地震が発生し、短期間の間に震度7を2度経験するというこれまでにない事象が発生した。このような大振幅地震動を短期間に複数回受ける場合の建物の強度割増を、複数インパルスを受ける場合のモデル化を通じて簡易的ではあるが高精度で誘導する理論とそれに基づく評価法を提案した。この成果は、社会的にも大きな注目を浴び、新聞およびテレビなどで多数回紹介された。この成果を纏めた論文は、査読付き国際専門誌’Frontiers in Built Environment’に受理され、オープンアクセス出版であるため多くの閲覧回数を記録している。 また、当初は、制振ダンパーを含むようなモデルがダブルインパルスを受ける場合の極限外乱法を展開する計画はなかったが、ダンパー力と変位の関係において2次関数近似を導入することで、高精度かつ簡潔に理論展開ができることを明らかにした。
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Strategy for Future Research Activity |
建物の耐震設計を高い信頼性のもとで展開するには、断層破壊による震源モデルの設定、断層から地震基盤面までの波動伝播、地震基盤面以浅における地盤増幅特性などを総合的に考えた理論展開が必要である。このような総合的なモデルを用いて、免震・連結制振ハイブリッド建物のロバスト性を評価する理論の基礎部分をH28年度に展開した。今後、この理論をさらに発展させる予定である。 さらに、高層建物の構造特性を曲げせん断型モデルを用いて同定する理論において、構造特性のばらつきを想定してシミュレートされる建物応答結果からベイズの定理を用いてより信頼性の高い同定結果を推定する方法へと発展させる予定である。
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