研究テーマ ｜ Research theme
構造同定と最適化計算による構造解析モデルの精緻化手法
FE modeling and verification by model updating with system identification
研究者 ｜ Researcher
研究概要 ｜ Research summary
実際の構造物は使用材料の特性や配合のばらつき，部材の製作・施工品質といった初期状態の不確実性に加えて，経年的な劣化や損傷など供用下における様々な不確定要素を含んでいるため，その応答を構造解析によって精緻に再現するためには，解析モデルを精緻化するプロセスが欠かせません。本研究では，構造同定技術と最適化計算法を援用することで，実状を考慮した解析モデルの精緻化を合理的に実現する手法の構築に取り組んでいます。
This study examines an approach to finite element modeling of a bridge by employing stochastic system identification and model updating method. In the case of assessing performance of existing structures, model parameters need to be modified based on the actual behavior since the actual system often differs from the design due to some reasons. In this study, model parameters such as sectional specifications of members, structural details, boundary condition and material properties are modified under optimization analysis by minimizing an objective function.
特色・研究成果・今後の展望
- 従来の人手による試行錯誤的な手続きによる解析モデルの精緻化に替えて，構造物の実応答から抽出した特徴（特性）を用いて合理的に精緻化を行う手法の確立を目指すものです。
- 実構造物において比較的容易に行える慣性計測（加速度や速度の計測）によって実応答を取得し，解析モデルのパラメータを変更するための参照値として振動特性値を推定します。本研究では，確率的部分空間法にカーネル密度推定を援用することで，定量的かつ客観的に振動特性を抽出することを可能としています。
- モデルパラメータの変更は，最適化計算法による自動更新で行います。これまで，最も簡易な進化計算手法である遺伝的アルゴリズムを用いて成果を得ていますが，より高速な処理で高い精度のパラメータの最適化を図るために，遺伝的プログラミングの導入など，さらなる検討を進めています。
- 従来，構造同定等による動的特性の把握は，構造物の損傷等変状の検知を主眼としていましたが，解析モデルの構築・精緻化に活用する点がユニークなアプローチといえます。
- 発展研究として，3D形状計測と統合した解析モデルの自動構築にも取り組んでいます。
社会実装への展望
実測応答から高精度に推定した動的特性を，構造状態を精緻に再現する解析モデルの構築に活用するユニークな手法であり，構造物の維持管理分 野における応用が期待できます。
【企業への一言メッセージ】
インフラ構造物に限らず，様々な規模・形態の構造物への応用にも関心があります。