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データとモデルの統合によるインフラの実耐震性の学習

研究課題

戦略的な研究開発の推進 創発的研究支援事業

体系的番号 JPMJFR205S
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJFR205S

研究代表者

長山 智則  東京大学, 大学院工学系研究科, 准教授

研究期間 (年度) 2021 – 2027 (予定)
概要構造物の加速度応答観測により,耐震性に寄与する特性を中小地震の際に学習し,いざ大地震が発生した際には変形量や構造特性を推定し,被災状況や残存する耐震性を即座に把握しようとするものです.クラシカルで難しい実問題を,耐震・構造工学とデータサイエンスを合わせて解決します.マルチハザードに対する総合的なインフラ状況把握,災害耐性評価を簡易で安価な手段で現実的に構築しようとする将来展望の一部を成すものです.
研究領域堀パネル

報告書

(3件)
  • 2023 年次報告書 ( PDF )
  • 2022 年次報告書 ( PDF )
  • 2021 年次報告書 ( PDF )

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2021-07-12   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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