研究発表 - 小檜山　雅之

3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた履歴ループに基づく木造建物の損傷判別システム

千葉荘輝，小檜山雅之，山下拓三

日本地震工学会・大会－2024 （じゅうろくプラザ（岐阜市文化産業交流センター，岐阜市）） , 

2024年12月

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口頭発表（一般）, 日本地震工学会

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建物の地震応答データによって描かれる復元力－層間変形角関係曲線（履歴ループ）は，建物の健全度合いによって形状が変化する．本研究ではこの性質を活用し，3次元の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて時間軸方向を考慮した履歴ループ画像をもとに将来の地震動による倒壊の危険性を判別する方法を提案した．提案手法と既往研究の2次元CNNを用いた手法と正解率および危険モデルの再現率を比較し，有効性を検証した．その結果，提案手法は作成する画像サイズや時間軸方向の分割数を適切に調整することで2次元CNNよりも正解率やロバスト性を向上できることがわかった．

二方向に同調可能な剛体揺動・水平ばね振動複合型同調質量ダンパーの震動台実験

清水勇来，小檜山雅之

日本建築学会大会 （明治大学駿河台キャンパス（東京都千代田区）） , 

2024年08月

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口頭発表（一般）, 日本建築学会

加速度応答に基づく木造建物の損傷判別器の長・短期記憶を用いた精度向上

前田利耀，小檜山雅之，山下拓三

日本建築学会大会 （明治大学駿河台キャンパス（東京都千代田区）） , 

2024年08月

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口頭発表（一般）, 日本建築学会

ニューラルネットワークを用いた木造建物の地震被害判別器の学習データセット作成法に関する研究

溝淵陸大，小檜山雅之，山下拓三

第16回日本地震工学シンポジウム （パシフィコ横浜ノース4階（神奈川県横浜市西区みなとみらい１丁目１−２）） , 

2023年11月

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ポスター発表, 日本地震工学会、地域安全学会、地盤工学会、土木学会、日本活断層学会、日本機械学会、日本建築学会、日本災害情報学会、日本災害復興学会、日本地震学会、日本自然災害学会、日本都市計画学会

畳み込みニューラルネットワークを用いた履歴ループに基づく木造建物の損傷判別システム

千葉荘輝，小檜山雅之，山下拓三

第16回日本地震工学シンポジウム （パシフィコ横浜ノース4階（神奈川県横浜市西区みなとみらい１丁目１−２）） , 

2023年11月

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ポスター発表, 日本地震工学会、地域安全学会、地盤工学会、土木学会、日本活断層学会、日本機械学会、日本建築学会、日本災害情報学会、日本災害復興学会、日本地震学会、日本自然災害学会、日本都市計画学会

畳み込みニューラルネットワークを用いた履歴ループに基づく木造建物の損傷判別法に関する基礎的研究

千葉荘輝，小檜山雅之，山下拓三

第10回構造物の安全性・信頼性に関する国内シンポジウム （日本学術会議（東京都港区六本木7-22-34）） , 

2023年10月

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口頭発表（一般）, 日本学術会議 土木工学・建築学委員会

東京都庁第一本庁舎で観測されたねじれ応答へのQ-Δ効果の寄与に関する基礎的研究

溝部直人，小檜山雅之

第10回構造物の安全性・信頼性に関する国内シンポジウム （日本学術会議（東京都港区六本木7-22-34）） , 

2023年10月

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口頭発表（一般）, 日本学術会議 土木工学・建築学委員会

地震応答の安全限界超過確率に基づくサーバのウォームスタンバイ法の提案

平岡笑暢，木田祐輔，小檜山雅之

第10回構造物の安全性・信頼性に関する国内シンポジウム （日本学術会議（東京都港区六本木7-22-34）） , 

2023年10月

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口頭発表（一般）, 日本学術会議 土木工学・建築学委員会

サーバ地震応答の故障閾値超過確率に基づくウォームスタンバイ法の震動台実験

平岡笑暢，木田祐輔，小檜山雅之

日本建築学会大会（近畿） （京都大学吉田キャンパス） , 

2023年09月

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口頭発表（一般）, 日本建築学会

長周期地震動によるセンターコア型二軸対称超高層建物のＱ-Δ共振に関する立体骨組解析

牧 栞里，小檜山雅之

日本地震工学会・大会－2022 （北海道大学） , 

2022年12月

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口頭発表（一般）, 日本地震工学会

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水平2方向の剛性が異なる建物に大変位が生じると幾何学的非線形性によりねじりモーメントが発生する．そのため，水平2方向の並進モードの固有振動数の和または差がねじれモードの固有振動数と近接するとねじれモードが励起されるQ–Δ共振が発生する．そこで，Q–Δ共振条件を満足する二軸対称な平面を持つセンターコア型の超高層建物の立体骨組モデルを作成し長周期地震動でねじれ応答が励起されるか検討を行った．弾性応答を仮定し幾何学的非線形性を考慮して時刻歴応答解析を行った結果，ねじれモードが励起されることを確認した．

4層曲げせん断型試験体のQ–Δ共振実験

甲斐凌平，小檜山雅之

日本地震工学会・大会－2022 （北海道大学） , 

2022年12月

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口頭発表（一般）, 日本地震工学会

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塔上比が大きく曲げ変形が卓越する建物に関し，幾何学的非線形性に起因するねじれモードの内部共振現象であるQ–Δ共振の特性を分析するため，縮小試験体を設計・製作し振動台実験を行った．その結果，Q–Δ共振条件を満たす場合にねじれ応答が大きくなることを確認した．また，塔上比がより小さく曲げ変形が生じにくい試験体とのねじれ応答の比較を行った結果，前者の方がねじれ応答のピークが急峻になることが確認された．

1層曲げせん断型無偏心建物のQ-Δ効果によるねじれ応答の評価

甲斐凌平，牧 栞里，小檜山雅之

日本建築学会大会（北海道） （北海道科学大学およびオンライン会場） , 

2022年09月

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口頭発表（一般）, 日本建築学会

木造建物の損傷パターン判別精度を向上する深層ニューラルネットワークの転移学習手法

平岡笑暢，小檜山雅之，山下拓三

日本建築学会大会（北海道） （北海道科学大学およびオンライン会場） , 

2022年09月

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口頭発表（一般）, 日本建築学会

Global Sensitivity Analysis of Wooden Building Based on Polynomial Chaos Expansion Considering Uncertainty in Material Property

Rikuto Mizobuchi and Masayuki Kohiyama

15th World Congress on Computational Mechanics (WCCM-XV) & 8th Asian Pacific Congress on Computational Mechanics (APCOM-VIII) （Yokohama, Japan Virtual） , 

2022年07月

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2022年08月

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口頭発表（一般）, International Association for Computational Mechanics (IACM) and the Japan Society for Computational Engineering and Science (JSCES)

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Structural health monitoring (SHM) is useful for quick and efficient damage recognition of a building under seismic excitation. It has the potential to replace the emergency safety evaluation, which is conducted after major earthquakes in purpose to prevent a secondary disaster from aftershocks. SHM systems are popular for large-scale civil structures in the world, but their application to low-rise buildings such as wooden houses are still limited.
One of the challenges in predicting the response of a wooden structure is that the effect of variance in its material property is considerably significant. To solve this problem, we propose a method using global sensitivity analysis with Sobol’ indices based on polynomial chaos expansion (PCE) to find dependent parameters. By considering only material parameters with a high impact on the variability of the quality of interest, we can reduce computational cost in time history response analyses. PCE is a popular technique in the field of uncertainty quantification, which enables us to model the response of a dynamical system with uncertainty. PCE is also known to be highly compatible with global sensitivity analysis, which allows to identify the dependent input variables that contribute most to the variability of the computational model response.
Based on the results of a full-scale three-story wooden building experiments and its member experiments conducted by E-Defense of National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience, we performed three-dimensional structural response analyses of a model of the specimen using a numerical collapsing simulation program, wallstat. As input ground motions, we used design ground motion specified by the Building Standard Law with an amplification factor of 120%. Multiple models were prepared with a varied value of material properties to consider the epistemic uncertainty. As a result, the sensitivity analysis clarified that the variance of Young's modulus in columns and beams had a major contribution to the variance of the maximum inter-story drift angle of the model.

Damage Recognition of Wooden House Using Deep Neural Network Trained with Simulated Responses Considering Epistemic Uncertainty

Masayuki Kohiyama, Takuma Kumagai and Takuzo Yamashita

15th World Congress on Computational Mechanics (WCCM-XV) & 8th Asian Pacific Congress on Computational Mechanics (APCOM-VIII) （Yokohama, Japan Virtual） , 

2022年07月

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2022年08月

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口頭発表（招待・特別）, International Association for Computational Mechanics (IACM) and the Japan Society for Computational Engineering and Science (JSCES)

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The Data Science Working Group of the Numerical Shaking Table Committee of the National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience is working on the development of structural health monitoring technology using artificial intelligence.
In the 2016 Kumamoto earthquakes, some residents returned to their wooden houses that had been severely damaged by the strong ground motion, and the houses collapsed due to the following main shock causing human casualties. This kind of disaster should be reduced if they could understand the remaining performance of the house using a structural health monitoring system.
Deep neural networks have been reported to achieve high accuracy in various fields in pattern recognition and evaluation of regression equations with a large amount of training data. The authors have also taken the same approach of preparing big data for training by conducting time history response analysis with many input earthquake motions and damage patterns in advance.
However, the stiffness and strength of the members assumed at the design stage do not necessarily match the actual values of the completed building. Epistemic uncertainty exists, and it is desirable to recognize damage patterns and evaluate residual performance with features that are robust to such variations.
In this study, we propose a method of generating training data with variability based on the results of elemental experiments conducted in conjunction with full-scale wooden building experiments in the E-Defense experiment, and constructing training data by providing input seismic motions of appropriate intensity so that the number of training data with and without damage is balanced.

多項式カオス展開による感度解析を活用した木造建物の損傷判別器の構築

溝淵陸大，小檜山雅之

第51回信頼性・保全性・安全性シンポジウム （日本科学技術連盟東高円寺ビル，東京都　オンラインLIVE配信） , 

2022年07月

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口頭発表（一般）, 一般財団法人日本科学技術連盟

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Structural health monitoring is effective for quick and efficient recognition of earthquake damage to a building. However, its applications to wooden buildings are still limited. One of the challenges in predicting the response of a wooden building is that the variance in its material property considerably affect its response. To handle this characteristic, we propose a method using global sensitivity analysis based on polynomial chaos expansion to select dominant material parameters in the variability of a quantity of interest. The method enables us to reduce the computational cost in multiple time-history response analysis, which is necessary to construct a damage classifier that takes the variance of material property into account by machine learning.

Linear Quadratic Regulator Design for a Seismic Control System to Minimize Recovery Time of Medical Facility

Masayuki Kohiyama and Akiho Kitatani

8th World Conference on Structural Control and Monitoring (8WCSCM) （Orlando, Florida (hybrid conference)） , 

2022年06月

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口頭発表（一般）, The International Association for Structural Control and Monitoring (IASCM)

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This study investigates the design of a linear quadratic regulator (LQR) for a seismic control device to improve the resilience of a medical facility. The functionality of a medical facility is quantified based on a fault tree. A frame-work to evaluate the recovery curve of a medical facility is constructed based on the fault tree and recovery-time probability models for damaged medical devices. Furthermore, the approach to design parameters for an LQR control system is investigated to minimize the time required to recover up to the de-fined functionality level after the onset of an earthquake. A case analysis is conducted using a model of a ten-story hospital building with a control device installed on its top floor, and the resulting expected recovery time is evaluated. It was confirmed that the proposed method could reduce the recovery time even for the different input ground motion from that used in a design stage.

離散直交基底S変換のランダム位相スペクトログラムによる模擬地震動生成の妥当性の検討

小山裕輝，小檜山雅之

日本地震工学会・大会－2021 （オンライン開催） , 

2021年11月

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2021年12月

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口頭発表（一般）, 日本地震工学会

Experiment on Torsional Response of Symmetric Structure Induced by Q–Δ Resonance

Fumiya Mizutori, Hiroki Yokoyama, and Masayuki Kohiyama

The 17th World Conference on Earthquake Engineering (17WCEE) （Sendai） , 

2021年09月

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2021年10月

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ポスター発表, Japan Association for Earthquake Engineering

How to Popularize Resilience Index and BCP Levels of Buildings: AIJ Proposal

Kei Horie, Izuru Takewaki, Takayuki Hayashi, Kazuaki Torisawa, and Masayuki Kohiyama

The 17th World Conference on Earthquake Engineering (17WCEE) （Sendai） , 

2021年09月

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2021年10月

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ポスター発表, Japan Association for Earthquake Engineering