Development and validation of an automated structural health monitoring system for post-earthquake building safety evaluations

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地震後の建物の安全性を迅速に判断するために、構造ヘルスモニタリング技術の開発が精力的に行われている。構造ヘルスモニタリングの例として、建物に設置したセンサーデータを用いて等価線形化法に基づいて建物の性能曲線を抽出する方法がある。ただし、経済的理由から全階にセンサーが設置されることは少ない。そのため、崩壊形とその変形モードが誤って評価され、結果として損傷度を過小評価する可能性がある。この問題に対処するために、本研究では変形モードの分類モデルを構築することを目的としている。2022年度にはまず、複数の崩壊形を形成する鉄鋼フレームの振動台実験を行った。試験体は合計で21体である。試験体の応答を抽出するために、カメラで振動台実験を撮影して画像により変位を計測するモーショントラッキングを試行した。次に試験体の構造解析を実行し、解析値とモーショントラッキングデータとを比較し、構造解析の精度を検証した。今後はこの解析を利用して、変形モードの分類モデルを構築するために、建築物の応答データベースを作成する予定がある。さらに、他の人が性能曲線を抽出できるように、MatlabとPythonで性能曲線を抽出するアルゴリズムを開発し、楠研究室のウェブサイトにアップロードした。また、構造ヘルスモニタリングシステムの試行を目的に、センサーシステムをニュージーランドの建物とE-Defenseを用いた振動台実験の試験体に設置した。研究以外の活動としては、楠研究室の学生の指導、4つの大会への参加、ニュージーランドと日本のヘルスモニタリングワークショップへの参加、筑波大学附属駒場高等学校で日本学術振興会のサイエンスダイアログ講義の開催などを行った。