研究者詳細 - 小檜山　雅之

研究発表 - 小檜山　雅之

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1層および2層モデルを用いたQ-Δ共振による超高層建物のねじれ応答の評価

牧栞里，小檜山雅之

日本建築学会大会（オンライン開催） ,

2021年09月

口頭発表（一般）, 日本建築学会

医療施設のレジリエンス向上を目的とした制震装置のLQR制御系設計法

小檜山雅之，若林憲人，髙橋大吾

日本建築学会大会（オンライン開催） ,

2021年09月

口頭発表（一般）, 日本建築学会

双塔を有する超高層建物のQ-Δ共振に関する基礎的検討

穴水亮輔，小檜山雅之

日本建築学会大会（オンライン） ,

2021年09月

その他, 日本建築学会

木造建物の損傷判別を目的とした深層ニューラルネットワークの転移学習に関する基礎的検討

熊谷拓磨，茂木千紗，小檜山雅之，山下拓三

日本建築学会大会（オンライン開催） ,

2021年09月

口頭発表（一般）, 日本建築学会

「レジリエント建築」で実現する持続可能な都市と社会

小檜山雅之

第50回信頼性・保全性・安全性シンポジウム（オンライン開催） ,

2021年06月

口頭発表（招待・特別）, 一般財団法人日本科学技術連盟

ねじれ２次モードのＱ—Δ共振の検証実験と有限要素モデルによる再現解析

穴水亮輔，水鳥文哉，小檜山雅之

日本地震工学会・大会－2020 （オンライン開催） ,

2020年12月

口頭発表（一般）

Interpretation of Deep Neural Network for Damage Pattern Classification Using Phase Plane

Kumagai, T., Kohiyama, M., Yamashita, T.

7th Asian-Pacific Symposium on Structural Reliability and Its Applications (APSSRA2020) （The University of Tokyo (online conference)） ,

2020年10月

口頭発表（一般）

The author’s research group has proposed a damage pattern classification method using a deep neural network (DNN) for monitoring the structural health of a building. We aimed to make the DNN for damage pattern classification, more accountable using the “interpretation” and “explanation” methods. We proposed generating input data that maximize the classification probability of each damage pattern, called a prototype, and drew a trajectory on a two-dimensional phase plane of appropriately selected state variables with color information on the degree of influence on the classification. We applied the proposed method to DNNs for damage classification of a wooden structure and a steel frame. The acceleration–velocity plane provided useful information about the mechanical characteristics of the DNN used in the damage pattern classification, and we thus demonstrated the effectiveness of the proposed method.

Wireless Seismic Response Control of an Instrument with Casters Based on Reinforced Learning Considering Stochastic Models of Computer Vision

Wakabayashi, K., Kohiyama, M., Eguchi, R., Takahashi, M.

7th Asian-Pacific Symposium on Structural Reliability and Its Applications (APSSRA2020) （The University of Tokyo (online conference)） ,

2020年10月

口頭発表（一般）

We developed a computer-vision-based system to control the response of medical instruments with casters in a building subjected to earthquake excitation. The controller employed a neural network, and reinforced learning based on the dynamic simulations of a controlled instrument under building floor motion was conducted. In the dynamic simulations, we used the Open Dynamics Engine, which is a simulator library of three-dimensional rigid body dynamics and introduced a friction model to simulate the dynamic behavior of the casters. To accurately simulate the dynamic behavior of the controlled instrument, we considered the control delay of the proposed system and introduced stochastic models of errors to identify the displacement of the instrument using computer vision. To validate the proposed system, we performed dynamic simulations of a controlled instrument under building floor motion. It was revealed that the instrument response was significantly suppressed by introducing the stochastic model of errors in the training of NN. This result suggests the usefulness of stochastic models in enhancing the performance of reinforced learning based on dynamic simulations.

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

Mizutori, F., Yokoyama, H., Kohiyama, M.

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

2020年09月

口頭発表（一般）

加速度応答から建物損傷パターンを分類する深層ニューラルネットワークの視覚的な解釈・説明法の検討

熊谷拓磨，小檜山雅之，山下拓三

日本建築学会大会（関東）,

2020年07月

その他, 日本建築学会

白色雑音地動を受ける1層構造物のＱ-Δ共振によるねじれ応答励起の検証実験

水鳥文哉，小檜山雅之

日本建築学会大会（関東）,

2020年07月

その他, 日本建築学会

要素地震動間の位相類似性を円周確率分布で考慮した統計的グリーン関数法を用いた水平二方向の模擬地震動

小山裕輝，横山春果，小檜山雅之

日本建築学会大会（関東）,

2020年07月

その他, 日本建築学会

無偏心構造物における２次モードを考慮したＱ-Δ共振の基礎的検討

穴水亮輔，水鳥文哉，小檜山雅之

日本建築学会大会（関東）,

2020年07月

その他, 日本建築学会

Finite element analysis of the Q‒Δ resonance in a two-story structure

Kohiyama, M., Anamizu, R., Mizutori, F.

3rd International Conference on Computational Engineering and Science for Safety and Environmental Problems (COMPSAFE2020),

2020年01月

口頭発表（一般）

水平変位に直交する慣性力が誘発するねじれ応答の共振現象「Q-Δ共振」

小檜山雅之

日本建築学会近畿支部（大阪科学技術センター） ,

2019年12月

公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等, 日本建築学会近畿支部構造力学部会

建築構造シミュレーションと深層学習を用いた構造ヘルスモニタリング

小檜山雅之

日本地震工学会・大会－2019 （京都大学吉田キャンパス（京都府京都市）） ,

2019年09月

口頭発表（招待・特別）, 日本地震工学会

国立研究開発法人防災科学技術研究所では開発中のシミュレーションシステム「数値震動台」を建築物の構造ヘルスモニタリングに活用するための研究を行っている．対象建物について複数の損傷パターンを想定し，様々な入力地震動に対して地震応答解析を行うことで，深層ニューラルネットワークの訓練データを多量に生成することができる．本報告では鋼構造骨組の振動台実験結果を用いて学習を行い，深層ニューラルネットワークの損傷パターン判別精度を検討した結果を紹介する．また，未学習の損傷パターンに対する誤判定を防ぐため，新たに開発した未学習パターンデータ検知法も紹介する．

統計的グリーン関数法における要素地震波の巻き込み正規分布を用いた位相類似性モデル

横山春果，小檜山雅之

日本地震工学会・大会－2019 （京都大学吉田キャンパス（京都府京都市）） ,

2019年09月

ポスター発表, 日本地震工学会

2016年熊本地震の余震記録を用いて震源が近接したペアを作成し、フーリエ振幅平均値とフーリエ位相差の関係を巻き込み正規分布を用いてモデル化した。次にフーリエ振幅平均値から巻き込み正規分布のパラメータを予測する回帰式を求め、その回帰係数と震源間距離と震源距離の回帰式を導き、要素地震の位相の設定方法を提案した。提案した位相モデル、ランダム位相モデル、コヒーレント位相モデルの3つの模擬地震動と実観測記録の加速度応答スペクトルのRMS誤差を比較し、提案モデルが他の2つモデルに比べ誤差が小さいことを確認した。

摩擦を考慮した動的解析に基づくコンピュータビジョンを用いたキャスタ付き機器の地震応答制御

河西洋亮，若林憲人，小檜山雅之

日本建築学会大会学術講演梗概集（北陸）（金沢工業大学扇が丘キャンパス（石川県野々市市）） ,

2019年09月

口頭発表（一般）, 日本建築学会

水平変位に直交する慣性力が誘発するねじれ応答の振動台実験

水鳥文哉，横山裕基，小檜山雅之

日本建築学会大会学術講演梗概集（北陸）（金沢工業大学扇が丘キャンパス（石川県野々市市）） ,

2019年09月

口頭発表（一般）, 日本建築学会

深層ニューラルネットワークによる損傷パターン判別におけるサポートベクトルマシンを用いた未学習パターンデータの検知

小檜山雅之，岡一也，山下拓三

日本建築学会大会学術講演梗概集（北陸）（金沢工業大学扇が丘キャンパス（石川県野々市市）） ,

2019年09月

口頭発表（一般）, 日本建築学会

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小檜山 雅之

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