2019 Fiscal Year Final Research Report
Deepen and expand a multi-scale and -physics tsunami disaster simulation
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17H02061
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Natural disaster / Disaster prevention science
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
磯部 大吾郎 筑波大学, システム情報系, 教授 (00262121)
笠間 清伸 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (10315111)
伊津野 和行 立命館大学, 理工学部, 教授 (90168328)
馬場 俊孝 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (90359191)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 粒子法 / マルチスケール解析 / マルチフィジックス解析 / 津波 / 流体構造連成解析 / 混相流 |
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| Outline of Final Research Achievements |
For future huge earthquake tsunami, various soft and hard disaster prevention and mitigation counter measures have been discussed. Numerical simulation gives an estimation and predection for the effect of hard/soft tsunami disaster prevention method, but it is necessary to simulate the tsunami run-up phenomenon for at least 30 minutes over a wide range. For the purpose of predicting damage and collapse, it is required to carry out a three-dimensional analysis of the coupled behavior of ground, structure and fluid with sufficient spatial resolution (about 10 to 20 cm). Therefore, the multi-scale and -physics tsunami damage prediction simulator (MScPHy) developed by the applicants was made modifications (evolution and deepening).
The contents of our updates and modifications are 1) high accuracy of earthquake/tsunami scenario setting, 2) new explicit time integration of the particle method, 3) implementation on GPU computer, 4) structure collapse analysis by ASI-Gauss method.
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| Free Research Field |
自然災害、計算力学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
津波・地震学(理学)だけでなく土木工学・建築構造(工学)の学際的な研究グループを形成することで，地震発生シナリオから構造物倒壊までといった津波災害の全貌を解析できる前例のないシミュレータを構築した．従来の津波解析は，津波時の即時予測を目的に開発したコードが多いが，ハード防災(インフラの耐津波設計など) ，およびソフト防災(防災教育など)への活用を念頭にした数値解析技術である．開発シミュレータにより，津波被害関数(フラジリティカーブなど)の経験則に頼らず，未曾有の想定外被害を事前に評価できるようになった．
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