耐震レジリエンス／ロバスト性向上のための数値実験システムの開発

开发数值实验系统以提高抗震能力/鲁棒性

• 批准号: 22K04420
• 负责人: 山川 誠
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Tokyo University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04420/
• 关键词: 建築構造; 耐震設計; ロバスト性; レジリエンス; 構造最適化; 制振装置; 機械学習; 最適設計; 数値実験システム

建物性能、地震動特性、復旧シナリオの不確定性について耐震ロバスト性と耐震レジリエンスを評価し、構造計画上の意思決定に有用な学術的基盤の提供と数値実験システムの実現に必要な研究を行った。得られた研究実績の概要は以下の通りである。1)構造性能、地震動特性に不確定性が含まれる場合の耐震ロバスト性指標の信頼区間を順序統計量から予測するために、順序パラメータ、予測精度、必要標本数の関係について理論的検討を行った。また、構造システムの減衰効果と心棒効果に着目し、パラメータ変動に対する応答低減率の定量的検討から耐震ロバスト性の高い構造形式について分析を行った。2)半導体製造工場を対象に地震動レベルと期待損失、復旧期間の関係を調べ、耐震レジリエンスを定量的に扱うための理論的検討を行った。検討結果に基づき、期待損失、期待復旧期間の積分値から耐震レジリエンスを表す指標値を算出した。3)鋼構造骨組の鋼材量最小設計に機械学習を適用することによる解探索性能の向上を検討した。検討を通じて、強化学習が有効であるとの結果を得られた。4)初期剛性付与型変位制御型ブレースおよび地震時のエネルギー吸収要素となる履歴型ダンパー（座屈拘束ブレース）と粘性型ダンパー（オイルダンパー）の組み合わせについて検討を行った。5)入力された地震を模擬した揺れの加速度、速度、変位の最大値やその他条件より人の不安度の傾向を知り、また、フロアレベルの応答に対する人体頭部の応答を明らかにした。

Building performance, vibration characteristic, instauration シ ナ リ オ の uncertainty に つ い て seismic ロ バ ス ト sex と seismic レ ジ リ エ ン ス を review 価 し, construction plan on の mean decision に な academic base plate の provide useful と the numerical be 験 シ ス テ ム の line be presently に な necessary research を っ た. The following is a summary of the research achievements of られた and である. 1) the structure performance, seismic characteristics に uncertainty が containing ま れ る occasions の seismic ロ バ ス ト indicators の letter 頼 interval を order statistic か ら be す る た め に, order パ ラ メ ー タ, to measure precision, necessary specimen number の masato is に つ い beg を line っ て theory 検 た. ま た, tectonic シ ス テ ム の damping unseen fruit と mandrel unseen fruit に mesh し, パ ラ メ ー タ - move に す seaborne る 応 a low reduction rate of の quantitative 検 か ら seismic ロ バ ス ト の high い structure form に つ い を line っ て analysis た. 2) semiconductor manufacturing factory を like に seismic レ seaborne ベ ル と expect losses, instauration during の masato is を べ, seismic レ ジ リ エ ン ス を quantitative に Cha う た め 検 の theory for line を っ た. Beg results に 検 づ き, expected loss, instauration の integral during numerical か ら seismic レ ジ リ エ ン ス を table す index numerical を calculate し た. 3) The design of the minimum steel quantity of the steel structure bone set に machine learning を applicable する <s:1> とによる solution exploration performance <s:1> upward を検 た た た Youdaoplaceholder0 is effective for を, and reinforcement learning が is effective for であると. The results are を and られた. 4) early type rigid dub - a suppression ブ レ ー ス お よ び earthquake の エ ネ ル ギ ー 収 elements absorption と な る shoe bearing type ダ ン パ ー (a flexor constraint ブ レ ー ス) と type viscous ダ ン パ ー (オ イ ル ダ ン パ ー) の group み close わ せ に つ い て 検 line for を っ た. 5) into the force さ れ を た earthquake simulation し た 揺 れ の acceleration, speed, variations on a の largest numerical や そ の conditions he よ り の not weathering の tendency を り, ま た, フ ロ ア レ ベ ル の 応 answer に す seaborne る human head の 応 answer を Ming ら か に し た.

项目成果

Optimal design of space steel frames based on decomposition and reconstruction of plane frames using reinforcement learning

基于强化学习平面框架分解重构的空间钢框架优化设计

• 发表时间: 2022
• 期刊: Proc. of Asian Congress of Structural and Multidisciplinary Optimization 2022
• 作者: Nicola Andrea Kotaro Takenaka;Makoto Yamakawa
• 通讯作者: Makoto Yamakawa

制振×AI

振动控制 x AI

• 发表时间: 2022
• 作者: Nicola Andrea Kotaro Takenaka;Makoto Yamakawa;山川誠
• 通讯作者: 山川誠

鋼構造骨組の離散最適化問題における局所探索法の初期値依存性

钢结构框架离散优化问题中局部搜索法的初值依赖性

• 发表时间: 2022
• 作者: 大熊涼介;山川 誠;中川 佳久
• 通讯作者: 中川 佳久

拡張ラグランジュ乗数法に基づくAdam法を用いた鋼材量最小設計

基于扩展拉格朗日乘数法的 Adam 法最小钢量设计

• 发表时间: 2022
• 作者: 長谷部真優;山川誠;中川佳久
• 通讯作者: 中川佳久