(57)【要約】【課題】アクティブ方式の制振制御システムを適用した建築構造物の振動の数値解析を実施する振動解析装置、振動解析方法及びプログラムを提供する。【解決手段】振動解析装置は、複数の層を備える建築構造物の解析モデルにおける仮想応力に関する物理量を生成し、少なくとも前記建築構造物の特定の層のせん断力を調整するように仮想応力を生成する応力生成部と、前記生成された仮想応力を前記解析モデルに作用させて、前記解析モデルの振動を解析する解析処理部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の層を備える建築構造物の解析モデルにおける仮想応力に関する物理量を生成し、少なくとも前記建築構造物の特定の層のせん断力を調整するように仮想応力を生成する応力生成部と、
前記生成された仮想応力を前記解析モデルに作用させて、前記解析モデルの振動を解析する解析処理部と、
を備える振動解析装置。
【請求項２】
前記建築構造物は、前記複数の層のうちの特定の層に自建築構造物の振動を抑制する制振装置が設けられ、
前記解析モデルは、前記制振装置を模擬する要素を含み、
前記応力生成部は、
前記制振装置が前記建築構造物の特定の層のせん断力を前記特定の層に作用させるように、前記解析モデルにおける仮想応力を生成する、
請求項１に記載の振動解析装置。
【請求項３】
前記建築構造物内の前記特定の層にはアクティブ方式の前記制振装置が設けられている、請求項２に記載の振動解析装置。
【請求項４】
前記制振装置は、少なくとも制振ダンパーと、前記制振ダンパーに直列に接続されたアクチュエータとを含み、
前記制振装置を模擬する要素には、少なくとも前記制振ダンパーに対応するダンパー要素と、前記アクチュエータに対応する仮想アクチュエータ要素とが含まれる
請求項２又は請求項３に記載の振動解析装置。
【請求項５】
前記仮想アクチュエータ要素は、備える軸の軸長を調整可能であり、
前記解析処理部は、
少なくとも前記仮想アクチュエータ要素の前記軸の軸長を動的に調整し、前記動的な調整により生じる応力を前記仮想応力にする、
請求項４に記載の振動解析装置。
【請求項６】
前記応力生成部は、
少なくとも前記建築構造物の特定の層のせん断力を調整するように前記特定の層に作用する外力を補正する前記仮想応力を生成する、
請求項１に記載の振動解析装置。
【請求項７】
振動解析装置のコンピュータが、
複数の層を備える建築構造物の仮想モデルである解析モデルを取得し、
前記解析モデルにおける仮想応力に関する物理量を生成し、少なくとも前記建築構造物の特定の層のせん断力を調整するように仮想応力を生成し、
前記生成された仮想応力を前記解析モデルに作用させて、前記解析モデルの振動を解析する過程
を含む振動解析方法。
【請求項８】
振動解析装置のコンピュータに、
複数の層を備える建築構造物の仮想モデルである解析モデルを取得するステップと、
前記解析モデルにおける仮想応力に関する物理量を生成し、少なくとも前記建築構造物の特定の層のせん断力を調整するように仮想応力を生成するステップと、
前記生成された仮想応力を前記解析モデルに作用させて、前記解析モデルの振動を解析するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、振動解析装置、振動解析方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
建物の制振技術はパッシブ方式とアクティブ方式に大別される。アクティブ方式は、建物の揺れをセンサで計測し、その計測データに基づき制振ダンパー等を制御することで、建物の振動のエネルギーを効率的に吸収し建物の揺れを抑制する方式である。従来、建築構造物の仮想モデルを利用して、地震動等の外乱によって建築構造物に生じ得る振動を数値解析する振動解析装置が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−２６６６１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、アクティブ方式の制振制御システムを適用した建築構造物の振動の数値解析が困難なことがある。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、アクティブ方式の制振制御システムを適用した建築構造物の振動の数値解析を実施する振動解析装置、振動解析方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様の振動解析装置は、複数の層を備える建築構造物の解析モデルにおける仮想応力に関する物理量を生成し、少なくとも前記建築構造物の特定の層のせん断力を調整するように仮想応力を生成する応力生成部と、前記生成された仮想応力を前記解析モデルに作用させて、前記解析モデルの振動を解析する解析処理部と、を備える振動解析装置である。
【０００７】
また、上記の振動解析装置において、前記建築構造物は、前記複数の層のうちの特定の層に自建築構造物の振動を抑制する制振装置が設けられ、前記解析モデルは、前記制振装置を模擬する要素を含み、前記応力生成部は、前記制振装置が前記建築構造物の特定の層のせん断力を前記特定の層に作用させるように、前記解析モデルにおける仮想応力を生成する。
【０００８】
また、上記の振動解析装置において、前記建築構造物内の前記特定の層にはアクティブ方式の前記制振装置が設けられている。
【０００９】
また、上記の振動解析装置において、前記制振装置は、少なくとも制振ダンパーと、前記制振ダンパーに直列に接続されたアクチュエータとを含み、前記制振装置を模擬する要素には、少なくとも前記制振ダンパーに対応する仮想ダンパー要素と、前記アクチュエータに対応する仮想アクチュエータ要素とが含まれる。
【００１０】
また、上記の振動解析装置において、前記仮想アクチュエータ要素は、備える軸の軸長を調整可能であり、前記解析処理部は、少なくとも前記仮想アクチュエータ要素の前記軸の軸長を動的に調整し、前記動的な調整により生じる応力を前記仮想応力にする。
【００１１】
また、上記の振動解析装置において、前記応力生成部は、少なくとも前記建築構造物の特定の層のせん断力を調整するように前記特定の層に作用する外力を補正する前記仮想応力を生成する。
【００１２】
本発明の一態様の振動解析方法は、振動解析装置のコンピュータが、複数の層を備える建築構造物の仮想モデルである解析モデルを取得し、前記建築構造物の特定の層のせん断力を調整するように仮想応力を生成し、前記生成された仮想応力を前記解析モデルに作用させて、前記解析モデルの振動を解析する過程を含む振動解析方法である。
【００１３】
本発明の一態様のプログラムは、複数の層を備える建築構造物の仮想モデルである解析モデルを取得するステップと、前記建築構造物の特定の層のせん断力を調整するように仮想応力を生成するステップと、前記生成された仮想応力を前記解析モデルに作用させて、前記解析モデルの振動を解析するステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、アクティブ方式の制振制御システムを適用した建築構造物の振動の数値解析を実施する振動解析装置、振動解析方法及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施形態の実施形態に係る制振制御システムの概要を説明するための図である。
【図２】実施形態の制振装置が設置される建物の一部を示す図である。
【図３】実施形態の制振装置を示す断面図である。
【図４】実施形態の制振制御システム１の制御系の構成図である。
【図５】実施形態の振動シミュレータ１１０の構成図である。
【図６】実施形態の解析モデルを説明するための図である。
【図７】実施形態の数値解析処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施形態の機械学習器１０の構成図である。
【図９】実施形態のニューロンのモデルを示す模式図である。
【図１０】実施形態のニューラルネットを示す模式図である。
【図１１】実施形態の強化学習処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について、添付図面を参照して説明する。なお以下の説明では、同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付す。そして、それら構成の重複する説明は省略する場合がある。
【００１７】
なお、実施形態において建物は、建築構造物の一例であり、例えば、ラーメン構造を有するものであってよい。また、建物の「層」は、互いに地上高が異なる複数の床（床部分）に挟まれた範囲のことである。例えば、上記の複数の床が互いに隣り合う位置に配置されている場合には、各床部分は、建物の階に対応する。なお、偶力を作用させる一対の床の間には、偶力を作用させない他の床が配置されていてもよい。また、偶力を作用させる「床部分」は、振動シミュレータにおける仮想建築の解析モデルを多質点系で形成した場合の質点又は基準面に対応する。上記の基準面とは、解析モデルに対応する建物における地表面、基礎部、１階の床などに対応する。
【００１８】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の実施形態に係る振動シミュレータ（振動解析装置）の概要を説明するための図である。図１に示す建物ＢＬには、制振制御システム１が設けられている。振動シミュレータは、制振制御システム１を作用させた状態の建物ＢＬの振動についての数値解析を実施する。なお、振動解析装置の解析を実施する段階では、建物ＢＬが実在していなくてもよく、構想段階のものであってもよい。
【００１９】
［制振制御システムの概要］
振動シミュレータの説明に先だち、制振制御システム１の概要について説明する。制振制御システム１は、建物ＢＬを制御対象にして、建物ＢＬの振動制御を実施する。
【００２０】
図１に示すように、制振制御システム１は、例えば、高層または超高層の建物（建築構造物）ＢＬに設けられ、地震動の発生時など（以下、単に「振動発生時」と称する）に建物ＢＬの揺れを抑制する。制振制御システム１は、例えば建物ＢＬの長周期地震動対策として設けられるアクティブ方式の制振制御システムである。本実施形態の制振制御システム１は、複数の制振装置１１（応力調整部）と、複数のセンサ１２（検出部）と、制御部１３とを備えている。なお、制振装置１１およびセンサ１２は、それぞれ１つだけでもよい。なお、建物ＢＬは、１又は複数の層を備えるものであってよい。例えば、制振制御システム１は、高層の建物ＢＬに限らず、低層（例えば３階から５階建）の建物ＢＬに適用されてもよい。例えば、建物ＢＬにおいて、制振装置１１が配置された層の構造は、制振装置１１が配置されていない層の構造と所定の範囲内で同一である。図１に示す建物ＢＬは、ラーメン構造を有し、地盤上に構築されている。上記の所定の範囲内で同一とは、制振装置１１が配置された層の構造と、制振装置１１が配置されていない層の構造とが同じ構造様式を有することをいう。
【００２１】
制振装置１１は、例えば建物ＢＬの下層部（低層階）に配置される。制振装置１１は、後述する回転型ダンパー２３を含み、振動発生時に減衰力を作用させる。複数の制振装置１１は、例えば建物ＢＬの複数の層（階）に分かれて配置される。なお、制振装置１１の設置個所は、建物ＢＬの下層部に限らず、任意の層（階）でよい。
【００２２】
センサ（振動センサ）１２は、建物ＢＬの任意の層に配置され、建物ＢＬの振動に関する情報を検出する。センサ１２は、例えば建物ＢＬの振動を加速度として検出する加速度センサであるが、これに限定されない。例えば、センサ１２は、設置された地点の振動を検出し、直交する３軸方向の成分に分けて出力する。
【００２３】
センサ１２は、例えば、制振装置１１を配置した層より低層側（建物の基礎部、地階を含む。）の層に設置される。制振装置１１を配置した層より低層側の層にセンサ１２を配置することにより、低層側の揺れの状況を反映した制御がしやすくなる。なお、各層においてセンサ１２を配置する位置には制限はなく、適宜選択してよい。以下の説明では、例えば、センサ１２を当該層の床、つまり階に配置する場合を例示して説明する。
【００２４】
なお、制振装置１１を配置した層より低層側に設置するセンサ１２に代えて、センサ（不図示）を、建物ＢＬの敷地（以下、建物ＢＬの地盤という。）に設置してもよく、制振装置１１を配置した層より低層側の階と建物ＢＬの地盤の双方に設置してもよい。例えば、複数のセンサ１２は、建物ＢＬの複数の階に分かれて配置される。複数のセンサ１２は、建物ＢＬの上層部（高層階）と、中層部（中層階）と、下層部（制振装置１１を配置した層より低層階）又は建物ＢＬの地盤とにそれぞれ設置されてもよい。複数のセンサ１２を配置する層の位置は、建物ＢＬの構造により、建物ＢＬの振動の特徴を検出しやすい位置に配置するとよい。
【００２５】
制御部１３は、有線または無線を介して複数の制振装置１１および複数のセンサ１２と通信可能に接続される。制御部１３は、センサ１２からセンサ１２の検出結果を取得する。そして、制御部１３は、センサ１２の検出結果に基づき、制振装置１１に発生させる力の大きさおよびタイミングを計算する。そして、制御部１３は、計算により求められた力の大きさおよびタイミングを示す情報に基づき、制振装置１１を制御する。例えば、制御部１３は、制振装置１１が設けられた特定の層を挟む２つの床部分に作用する力を調整する。その方法は、建物ＢＬの地盤の振動を示す振動データ、又は建物ＢＬの振動を示す振動データに基づいて、上記の特定の層を挟む２つの床部分に作用する力を調整するものであってもよい。例えば、建物ＢＬの振動の振動データは、後述する制振装置１１を配置した層より低層側（低層側の層）の振動の振動データを含む振動の振動データに基づいて、前記特定の層を挟む２つの床部分に作用する力を調整するものであってもよい。また、調整する対象は、制振装置１１に発生させる力でなくてもよい。例えば、調整する対象は、ダンパー（回転型ダンパー２３）の伸縮方向の変位量、速度などの物理量であってもよい。
【００２６】
制御部１３は、例えば、制振制御システム１のプロセッサがプログラムを実行することで実現されるソフトウェア機能部である。ただし、制御部１３は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェア機能部とハードウェアとが協働することで実現されてもよい。
【００２７】
次に、本実施形態の制振装置１１について説明する。
図２は、実施形態の制振装置１１が設置される建物ＢＬの一部を示す図である。図２に示すように、建物ＢＬは、例えば、建物ＢＬの１フロアを形成する構造材の一部として、第１梁Ｂ１、第２梁Ｂ２、第１柱Ｐ１、第２柱Ｐ２、およびＹ形ブレースＢｒを有する。
【００２８】
第１梁Ｂ１は、略水平方向に延びており、制振装置１１が設置されるフロアの床部Ｆの一部を形成している。第２梁Ｂ２は、第１梁Ｂ１と略平行に配置され、略水平方向に延びており、制振装置１１が設置されるフロアの天井部Ｃの一部を形成している。第１柱Ｐ１および第２柱Ｐ２は、それぞれ略鉛直方向に延びており、第１梁Ｂ１と第２梁Ｂ２とに亘っている。制振装置１１は、例えば、第１梁Ｂ１、第２梁Ｂ２、第１柱Ｐ１、および第２柱Ｐ２により囲まれる空間Ｓに配置される。
【００２９】
Ｙ形ブレースＢｒは、第１ブレースＢｒ１、第２ブレースＢｒ２、および連結部Ｂｒ３を有する。第１ブレースＢｒ１の第１端部Ｂｒ１ａは、第２梁Ｂ２と第１柱Ｐ１との結合部に接続されている。第１ブレースＢｒ１の第２端部Ｂｒ１ｂは、第１端部Ｂｒ１ａに対して斜め下方に位置し、空間Ｓの水平方向の略中央部に位置する。同様に、第２ブレースＢｒ２の第１端部Ｂｒ２ａは、第２梁Ｂ２と第２柱Ｐ２との結合部に接続されている。第２ブレースＢｒ２の第２端部Ｂｒ２ｂは、第１端部Ｂｒ２ａに対して斜め下方に位置し、空間Ｓの水平方向の略中央部に位置する。連結部（頂部）Ｂｒ３は、第１ブレースＢｒ１の第２端部Ｂｒ１ｂと第２ブレースＢｒ２の第２端部Ｂｒ２ｂとを連結している。
【００３０】
図２に示すように、本実施形態では、制振装置１１は、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３と、第２柱Ｐ２との間に設置されている。制振装置１１は、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３と、第２柱Ｐ２とに対してそれぞれ固定される。本願でいう「ＸＸに対して固定」とは、「ＸＸ」に対して直接に固定される場合に限らず、別の部材を介在させて間接的に固定される場合も含む。言い換えると、「ＸＸに対して固定」とは、「ＸＸに対して相対的に固定」を意味する。Ｙ形ブレースＢｒは、「第１部材」の一例である。第２柱Ｐ２は、「第２部材」の一例である。Ｙ形ブレースＢｒおよび第２柱Ｐ２は、振動発生時に相対変位（相対変形）する部材の組の一例である。なお、制振装置１１が設けられる建物ＢＬの構造は、上記例に限定されない。
【００３１】
次に、本実施形態の制振装置１１の構成について説明する。
図３は、実施形態の制振装置１１を示す断面図である。図３に示すように、制振装置１１は、ケース２１、固定部材２２、回転型ダンパー２３、固定機構２４、伝達部２５、およびアクチュエータ２６を備えている。
【００３２】
ケース２１は、第１梁Ｂ１によって形成される床部Ｆの上に設置される。ケース２１は、箱状に形成され、回転型ダンパー２３の一部、固定機構２４の第２固定部５２、伝達部２５、およびアクチュエータ２６を収容している。ケース２１は、回転型ダンパー２３が通される開口部２１ａを有する。なお、ケース２１は、必須の構成要素ではなく、省略されてもよい。
【００３３】
固定部材（取付部材、連結部材）２２は、ケース２１と第２柱Ｐ２との間に設けられている。固定部材２２は、第２柱Ｐ２（例えば、第２柱Ｐ２の脚部）に対して固定され、振動発生時に第２柱Ｐ２（例えば、第２柱Ｐ２の脚部）と一体に変位する。固定部材２２には、ケース２１、固定機構２４の第２固定部５２、およびアクチュエータ２６が固定される。
【００３４】
回転型ダンパー２３は、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３と、固定部材２２との間に配置されている。ここで、回転型ダンパー２３の「軸方向ＡＤ」および「径方向Ｒ」を定義する。軸方向ＡＤは、回転型ダンパー２３の後述する軸部材３６の軸方向（長手方向）である。径方向Ｒは、軸方向ＡＤとは略直交する方向であり、例えば軸部材３６から放射状に離れる方向である。また、以下の説明における「回転」とは、軸方向ＡＤに延びた中心線周りの回転を意味する。
【００３５】
本実施形態では、回転型ダンパー２３は、軸方向ＡＤを略水平にして配置されている。回転型ダンパー２３は、ケース２１に設けられた開口部２１ａを通じて、ケース２１の内部からケース２１の外部に突出している。詳しく述べると、回転型ダンパー２３の外筒３１は、軸方向ＡＤの両端部として、第１端部３１ａと、第２端部３１ｂとを有する。第１端部３１ａは、ケース２１の外部において、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３とケース２１の外面との間に位置する。一方で、第２端部３１ｂは、第１端部３１ａとは反対側に位置し、ケース２１の内部に収容されている。
【００３６】
例えば、回転型ダンパー２３は、外筒３１の内部に回転体３２を備えており、外筒３１に対する回転体３２の回転による減衰特性を有する。例えば、回転型ダンパー２３は、オイルダンパー、粘性ダンパー、粘弾性ダンパーなどのいずれでもよい。
【００３７】
次に、固定機構２４、伝達部２５、およびアクチュエータ２６について説明する。固定機構２４は、回転型ダンパー２３を建物ＢＬに対して固定する。固定機構２４は、第１固定部５１と、第２固定部５２とを含む。
【００３８】
第１固定部５１は、外筒３１から突出した軸部材３６の端部に取り付けられる。第１固定部５１は、軸部材３６の前記端部を、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３に対して固定する。言い換えると、第１固定部５１は、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３に対して軸部材３６の軸方向ＡＤの位置（相対位置）を固定する。これにより、振動発生時にＹ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３が軸方向ＡＤに変位する場合、回転型ダンパー２３の軸部材３６は、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３と一体に軸方向ＡＤに変位する。例えば、回転型ダンパー２３の軸部材３６は、第１固定部５１によって、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３に対して回転しないように固定されている。
【００３９】
第２固定部５２は、回転型ダンパー２３の外筒３１の第２端部３１ｂと固定部材２２との間に設けられている。第２固定部５２は、回転型ダンパー２３の外筒３１を、固定部材２２に固定する。言い換えると、第２固定部５２は、回転型ダンパー２３の外筒３１を、固定部材２２を介して例えば建物ＢＬの第２柱Ｐ２の脚部に固定する。すなわち、第２固定部５２は、第２柱Ｐ２の脚部に対して外筒３１の軸方向ＡＤの位置（相対位置）を固定する。これにより、振動発生時に第２柱Ｐ２が軸方向ＡＤに変位する場合、回転型ダンパー２３の外筒３１は、第２柱Ｐ２の脚部と一体に軸方向ＡＤに変位する。ただし、本実施形態の構成は、上記例に限定されない。例えば、第２固定部５２は、直接、または固定部材２２やケース２１などを介して床部Ｆに固定されてもよい。この場合、回転型ダンパー２３の外筒３１は、第２柱Ｐ２と一体に変位することに代えて、床部Ｆと一体に変位してもよい。また、別の例として、回転型ダンパー２３の外筒３１は、第２柱Ｐ２や床部Ｆとは異なる部材と一体に変位してもよい。
【００４０】
本実施形態の第２固定部５２は、第２柱Ｐ２に対して回転型ダンパー２３の外筒３１を回転可能に支持する。詳しく述べると、第２固定部５２は、支持軸５６と、回転支持機構５７とを有する。
【００４１】
支持軸５６は、回転型ダンパー２３の外筒３１の第２端部３１ｂに固定され、外筒３１と一体に回転可能である。支持軸５６は、軸方向ＡＤに沿って、外筒３１の第２端部３１ｂから固定部材２２に向けて延びている。支持軸５６のなかで固定部材２２の近くに位置する端部は、支持軸５６の直径が大きくなった拡径部５６ａを有する。
【００４２】
回転支持機構５７は、固定部材２２に固定されている。回転支持機構５７は、軸受５７ａと、ホルダ５７ｂとを有する。軸受５７ａは、固定部材２２に対して（すなわち第２柱Ｐ２に対して）支持軸５６および外筒３１を回転可能に支持する。
【００４３】
以上のような構成により、第２固定部５２は、第２柱Ｐ２（例えば、第２柱Ｐ２の脚部）に対して外筒３１の軸方向ＡＤの位置を固定するとともに、第２柱Ｐ２に対して外筒３１を回転可能に支持する。言い換えると、外筒３１は、第２固定部５２によって、建物ＢＬ、ケース２１、およびアクチュエータ２６に対して回転可能に支持されている。
【００４４】
次に、伝達部２５について説明する。
伝達部２５は、アクチュエータ２６と回転型ダンパー２３の外筒３１との間に設けられ、アクチュエータ２６からの動力を回転型ダンパー２３の外筒３１に伝える。伝達部２５は、例えば、外筒３１の外周面に設けられたギアである。伝達部２５は、例えば、外筒３１の外周面に沿う環状に形成され、外筒３１の外周面の全周に亘って設けられている。なお、伝達部２５は、アクチュエータ２６からの動力を回転型ダンパー２３の外筒３１に伝えることができる部材であれば、構成や取付位置などは限定されない。伝達部２５は、外筒３１とは別体に形成されて外筒３１に取り付けられていてもよく、外筒３１と一体に成形されていてもよい。また、伝達部２５は、ギアに限定されず、高摩擦部材（例えばゴム部材）などでもよい。
【００４５】
アクチュエータ２６は、回転型ダンパー２３の外部に設けられている。アクチュエータ２６は、例えば電動アクチュエータであり、モータ（駆動源）６１、減速機６２、およびギア６３を有する。減速機６２は、モータ６１に接続されており、モータ６１から動力が伝達される。ギア６３は、減速機６２に接続されており、減速機６２から動力が伝達される。ギア６３は、回転型ダンパー２３の外筒３１に設けられた伝達部２５に係合している。モータ６１は、減速機６２を介してギア６３を回転させることで、伝達部２５に動力（回転トルク）を作用させる。なお、減速機６２は、必須の構成要素ではなく、省略されてもよい。この場合、モータ６１が直接にギア６３に接続されてもよい。
【００４６】
アクチュエータ２６は、伝達部２５に動力を作用させることで、伝達部２５を介して回転型ダンパー２３の外筒３１に動力（回転トルク）を直接に作用させる。これにより、アクチュエータ２６は、建物ＢＬに対して回転型ダンパー２３の外筒３１を回転させる。なお、「回転型ダンパーの外筒に動力を直接に作用させる」とは、回転型ダンパー２３の軸部材３６を介さずに、回転型ダンパー２３の外筒３１に動力を作用させる（軸部材３６を介さずに外筒３１を回転させる）ことを意味する。言い換えると、「回転型ダンパーの外筒に動力を直接に作用させる」とは、外筒３１に対する軸部材３６の位置や移動速度（回転体３２の回転速度）とは関係なく、外筒３１を外部から強制的に回転させることを意味する。
【００４７】
アクチュエータ２６は、建物ＢＬに対して外筒３１を回転させることで、回転型ダンパー２３の回転体３２に対して外筒３１を回転させる。これにより、アクチュエータ２６は、外筒３１と回転体３２との間の相対回転速度を変化させ、外筒３１と回転体３２との間に作用する減衰力の大きさや発生タイミングを変化させることで、制振装置１１の減衰特性を変化させる。
【００４８】
例えば、アクチュエータ２６は、軸部材３６に入力された外力（例えば、Ｙ形ブレースＢｒと第２柱Ｐ２の脚部（または床部Ｆ）との間の相対変位により軸部材３６に作用する力）によって軸部材３６が移動し、外筒３１に対して回転体３２が第１方向に回転する場合に、回転体３２に対して外筒３１を前記第１方向とは反対の第２方向に回転させる動力を出力することができる。アクチュエータ２６は、第１方向に回転する回転体３２に対してその反対方向に外筒３１を回転させることで、制振装置１１の減衰力を高めることができる。
【００４９】
また、アクチュエータ２６は、軸部材３６に入力された外力によって軸部材３６が移動し、外筒３１に対して回転体３２が第１方向に回転する場合に、回転体３２に対して外筒３１を前記第１方向と同じ方向に回転させる動力を出力することができる。アクチュエータ２６は、第１方向に回転する回転体３２に対して同じ方向に外筒３１を回転させることで、制振装置１１の減衰力を小さくするまたはゼロにすることができる。
【００５０】
以上説明したような制振装置１１によれば、アクチュエータ２６によって回転型ダンパー２３の外筒３１を回転させることで、制振装置１１の減衰特性を動的に変化させ、建物ＢＬの振動をより効果的に減衰させることができる。例えば、制振装置１１は、建物ＢＬの振動に応じてアクチュエータ２６の出力（モータ６１の回転速度など）を変化させることで、回転型ダンパー２３の外筒３１の回転状態を変化させ、建物ＢＬの振動をより効果的に抑制することができる。
【００５１】
次に、本実施形態の制振制御システム１の動作の概要について説明する。図４は、実施形態の制振制御システム１の制御系の構成図である。制振制御システム１は、実空間にある建物ＢＬの制振制御を実施する。
【００５２】
制御部１３（図４ではコントローラ１３）は、建物ＢＬを制御対象にして、センサ１２が出力する振動データに基づいた建物ＢＬの状態を示す状態値（状態ｓ）を帰還させるフィードバック制御を実施する。なお、帰還させる状態値は、不図示の遅延要素によって適宜遅延されたものであってよい。この制振制御システム１における制御目標は、外乱が生じても建物ＢＬが振動しないこと、又は外乱により生じた振動を減衰させることである。地震動などは、建物ＢＬに作用する外乱の一例である。
【００５３】
このような制御部１３は、センサ１２による振動の検出結果（振動データ）に基づき、制振装置１１のアクチュエータ２６を制御して、回転型ダンパー２３の外筒３１を回転させる。
【００５４】
これにより、制振制御システム１は、振動発生時に、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３と第２柱Ｐ２の脚部（または床部Ｆ）との間の相対変位に基づき回転型ダンパー２３の軸部材３６が移動することで回転体３２が回転することに加え、アクチュエータ２６によって外筒３１を追加で回転させることで、回転型ダンパー２３の外筒３１と回転体３２との間に作用する減衰力の大きさや発生タイミングを調整することができる。さらに、これにより、制振制御システム１は、アクティブ方式の制振作用を奏し、パッシブ方式の制振よりも効果的な制振を行うことが可能となる。
【００５５】
なお、制振装置１１に対する制御量は、例えば、回転型ダンパー２３の軸長、軸伸縮速度、軸力の何れかを調整するものであってよい。上記の軸長とは、例えば、回転型ダンパー２３における外筒３１に対する軸部材３６の突出量のことである。軸伸縮速度とは、軸部材３６の移動方向において、外筒３１に対する軸部材３６の相対的な移動速度のことである。軸力とは、外筒３１に対して軸部材３６が移動する際の抵抗力のことである。このように定められた制振装置１１に対する制御量に基づいて、建物ＢＬにおいて制振装置１１が配置された特定の層を挟む２つの床部分に作用する水平方向の偶力を調整することができる。
【００５６】
上記のような制振制御システム１を適用した建物ＢＬの振動解析を実施するには、制振制御システム１が有する各種特徴をモデル化することが必要とされる。
【００５７】
次に、図５を参照して、実施形態の振動シミュレータ１１０について説明する。図５は、実施形態の振動シミュレータ１１０の構成図である。
【００５８】
振動シミュレータ１１０は、実際の建物ＢＬに代わる仮想建物（仮想モデル）の振動をシミュレーションする。実施形態の振動シミュレータ１１０は、仮想アクチュエータ１１１（応力生成部）と、仮想センサ１１２と、仮想建物本体１１３とを模擬する。仮想アクチュエータ１１１と、仮想センサ１１２とは、前述の制振装置１１と、センサ１２とにそれぞれ対応するものであってよい。仮想建物本体１１３は、建物ＢＬの仮想建物であって、例えば主に建物ＢＬの構造部材に対応する。
【００５９】
例えば、振動シミュレータ１１０は、解析処理部１１４と、記憶部１１５と、入出力部１１６と、を備える。
【００６０】
記憶部１１５には、仮想アクチュエータ１１１と、仮想センサ１１２と、仮想建物本体１１３とをそれぞれ模擬するためのデータ（解析モデル）と、各種プログラムが格納されている。解析処理部１１４は、例えばＣＰＵがプログラムを実行することにより各種機能を実現する。解析処理部１１４は、記憶部１１５から、実行可能なプログラムを読み出して、所定の記憶領域に展開する。また、解析処理部１１４は、記憶部１１５から、仮想アクチュエータ１１１と、仮想センサ１１２と、仮想建物本体１１３とをそれぞれ模擬するためのデータを読み出して、所定の記憶領域に展開する。解析処理部１１４は、プログラムの実行により、仮想アクチュエータ１１１と、仮想センサ１１２と、仮想建物本体１１３とをそれぞれ模擬する。
【００６１】
仮想アクチュエータ１１１は、制御に応じて仮想建物本体１１３に応力を作用する。仮想建物本体１１３に作用する応力は、少なくとも特定の層を挟む２つの床部分に偶力が作用する場合を含む。振動シミュレータ１１０は、仮想建物本体１１３に、所定の振動データに基づいた外乱と、仮想アクチュエータ１１１による応力とが作用した場合に、仮想建物本体１１３に生じる振動を再現する。例えば、仮想アクチュエータ１１１は、前記解析モデルにおける特定の層に作用させる仮想応力を生成する。仮想応力には、少なくとも建物ＢＬの特定の層のせん断力を調整するための力が含まれる。
【００６２】
仮想センサ１１２は、仮想建物本体１１３における所定の位置の振動を検出する。例えば、振動は、変位、速度、加速度などの大きさと方向とを有する物理量として検出され、時系列の振動データとして記録される。
【００６３】
解析処理部１１４は、図６に示す解析モデルを用いた振動シミュレーションを実施する。例えば、解析処理部１１４は、生成された仮想応力を解析モデルに作用させて、その解析モデルの振動を解析する。図６は、実施形態の解析モデルを説明するための図である。図６（ａ）に、地盤上に建てられた建物ＢＬの多質点モデルを示す。建物ＢＬが地表面と接する階を地上１階とすると、Ｍ１からＭｎは、地上２階から地上ｎ＋１階（あるいは最上階）までの各階の床位置にそれぞれ質量を集中させた質点を示す。外乱としての地震動が、地盤側から建物ＢＬの基礎に伝わる。
【００６４】
図６（ｂ）は、図６（ａ）の多質点モデルを振動の解析モデルとして示したものである。この図６によれば、制振装置１１が、地上１階の床と地上２階の床との間（第１層）と、地上２階の床と地上３階の床との間（第２層）とに設けられ、それ以外の層（階と階の間）には設けられていない状態を示す。要素ｍ１からｍｎは、各質点の質量である。この場合、第１層に要素ｋ１、ｃ１、ｃｄ１、ｙ１があり、第２層に要素ｋ２、ｃ２、ｃｄ２、ｙ２があり、第３層に要素ｋ３、ｃ３がある。記載を省略するが第４層以上も要素ｋ４からｋｎと、要素ｃ４からｃｎとがそれぞれの層にある。要素ｋ１からｋｎは、各層の架構における層剛性（ばね定数）である。同様に、要素ｃ１からｃｎは、各層の架構における内部粘性減衰係数である。要素ｃｄ１、ｃｄ２は第１層と第２層に配置されたダンパー要素の減衰係数である。要素ｙ１、ｙ２は、第１層と第２層のダンパーに直列に接続されたアクチュエータによる制御量である。要素ｃｄ１と要素ｙ１が直列に接続され、直列に接続された要素ｃｄ１と要素ｙ１に、要素ｋ１と要素ｃ１が並列になるように設けられている。要素ｃｄ２と要素ｙ２とが直列に接続され、直列に接続された要素ｃｄ２と要素ｙ２に、要素ｋ２と要素ｃ２が並列になるように設けられている。なお、要素ｃｄ１と要素ｙ１の組と、要素ｃｄ２と要素ｙ２との組は、制振装置１１を模擬する要素の一例である。なお、要素ｙ１、ｙ２は、アクチュエータ要素の一例である。要素ｃｄ１、ｃｄ２は、ダンパー要素の一例である。
【００６５】
なお、アクチュエータ１１１による制御量には、上述したとおり、回転型ダンパー２３の軸長（軸変位）、軸伸縮速度、軸力の何れかが含まれる。要素ｙ１、ｙ２についても、その制御量として、仮想ダンパーの軸長、軸伸縮速度、軸力の何れかが含まれているとよい。例えば、要素ｙ１、ｙ２の何れかが、軸長の調整が可能なアクチュエータである場合、少なくともアクチュエータ要素の軸の軸長を動的に調整する。例えば、解析処理部１１４は、この動的な調整により生じる応力を仮想応力にする。
【００６６】
実施形態の振動シミュレータ１１０は、振動シミュレーションにより上記の多質点モデルを用いて建物ＢＬの振動を再現させる。
【００６７】
次に、振動解析部１００による振動シミュレーションのより具体的な一例を示す。振動解析部１００は、解析モデルを駆動して、解析モデルの各部の動きを表す状態値を生成する応答解析を実施する。
【００６８】
振動解析部１００は、解析モデルを生成するために、解析対象の建物の特性マトリクス（後述する質量、減衰及び剛性各々のマトリクス）の導出に関する設計データを記憶領域から読み出す。この設計データは、設計図書などから得られる建物の振動特性に関わる定数（質量、剛性、減衰定数など）がある。また、この設計データは、対象建物の敷地の地盤特性（例えば、地盤各層の密度、弾性波速度、減衰定数など）を含んでもよい。
【００６９】
また、上記解析モデルは、質点系モデルまたは立体骨組モデル（立体フレームモデル）とすることができる。質点系モデルとする場合は、建物の立体骨組解析などから、各階の定数（質量、剛性、減衰定数など）を求めることができる。
質点系モデルの一例としては、せん断多質点系モデルがある。せん断多質点系モデルの地震応答は、以下の式（１）に示す運動方程式を解くことによって求めることができる。
【００７０】
[Ｍ]{ｘ’’}  ＋  [Ｃ]{ｘ’}  ＋  [Ｋ]{ｘ}＝｛Ｐ｝  ・・・（１）
【００７１】
この式（１）において、[Ｍ]は質量マトリクスであり、[Ｃ]は減衰マトリクスであり、[Ｋ]は剛性マトリクスである。また、質量マトリクス[Ｍ]、減衰マトリクス[Ｃ]、剛性マトリクス[Ｋ]の各々のマトリクス要素（以下、単に要素とする）は、予め定められた初期値に設定される。一般に、地震応答解析における外力｛Ｐ｝は地震動（地動加速度）により各質点に作用する力（慣性力）とする。なお、時刻ｔにおける地動加速度をｘｇ’’(ｔ)とすると、慣性力｛Ｐ｝は、−[Ｍ]｛１｝ｘｇ’’(ｔ)と表される。
【００７２】
また、この式（１）において、ｘ’’は質点の相対加速度（地表面に対して平行な方向における加速度）を示し、ｘ’は相対速度、ｘは相対変位を示している。｛ｘ’’｝は地表面に対して垂直方向における解析位置（評価対象位置）である質点の地表面における、各質点の平行方向の加速度を示す列ベクトル（ｍ×１型の行列）である。以下に示すように、式（１）における加速度{ｘ’’}、速度{ｘ’}、変位{ｘ}および外力｛Ｐ｝の各々は、下記式（２）に示す列ベクトルである。以下の式においては、建物の階数を便宜的にｍ階としている。なお、添え字のＴは、転置行列を示す。
【００７３】
{ｘ’’}=［ｘ１’’ｘ２’’ｘ３’’・・・ｘｎ’’］Ｔ
{ｘ’}=［ｘ１’ｘ２’ｘ３’・・・ｘｎ’］Ｔ
{ｘ}=［ｘ１  ｘ２  ｘ３  ・・・ｘｎ  ］Ｔ
{Ｐ}=［Ｐ１  Ｐ２  Ｐ３  ・・・Ｐｎ  ］Ｔ
・・・（２）
【００７４】
すなわち、式（２）における相対加速度｛ｘ’’｝は、地表面に対して垂直な方向の解析位置である各質点における、地表面に対して平行な方向の加速度を示す列ベクトルである。相対速度｛ｘ’｝は、地表面に対して垂直な方向の解析位置である各質点における、地表面に対して平行な方向の速度を示す列ベクトルである。相対変位｛ｘ｝は、地表面に対して垂直な方向の解析位置である各質点における、地表面に対して平行な方向の変位を示す列ベクトルである。外力｛Ｐ｝は、地表面に対して垂直な方向の解析位置である各質点における、地表面に対して平行な方向に作用する慣性力を示す列ベクトルである。
【００７５】
振動解析部１００は、式（１）における質量マトリクス[Ｍ]、減衰マトリクス[Ｃ]及び剛性マトリクス[Ｋ]を初期値として時間ステップ毎に各マトリクス要素を更新しながら、外乱の時刻歴全体に対して各質点の応答（加速度、速度、変位など。）を算出する。各マトリクス要素の初期値は、建物ＢＬの階数、及び上記設計データから直接的に、あるいは有限要素法などにより算出してもよい。
【００７６】
上記の各マトリクスを、例えば、下記のように定めてもよい。質量マトリクス[Ｍ]は、各層の質点に割り付けられた質量を要素に含む対角行列である。減衰マトリクス[Ｃ]は、隣接する質点間に力が作用するように要素が決定されており、行列の対角要素とそれに隣接する要素に値をとり、他の要素は０である。剛性マトリクス[Ｋ]は、隣接する質点間に力が作用するように要素が決定されており、行列の対角要素とそれに隣接する要素に値をとり、他の要素は０である。
【００７７】
例えば、ここで、各層に配置した制振装置１１が、上記の各層に偶力を加える。第１層に配置した制振装置１１が第１層にｆ１の大きさの偶力を加えて、第２層に配置した制振装置１１が第２層にｆ２の大きさの偶力を加える。例えば、第３層以上に制振装置１１を設けない場合には、第３層以上の各層に、偶力が作用しない。
【００７８】
このとき、図６（ｃ）のように、第１層の上下階（基礎と質点１）に向きが逆の一対の力（＋ｆ１と−ｆ１）が同時に作用する。同様に、第２層の上下階（質点１と質点２）に向きが逆の一対の力（＋ｆ２と−ｆ２）が同時に作用する。上階側に作用する力の向きを正（＋）とすると、各質点に作用する力｛Ｆ｝は、下記の式（３）ように表される。
【００７９】
｛Ｆ｝＝[Ｆ１  Ｆ２  Ｆ３  Ｆ４  ・・・  Ｆｎ]Ｔ
Ｆ１＝ｆ１―ｆ２，Ｆ２＝ｆ２，Ｆ３＝Ｆ４＝・・・＝Ｆｎ＝０
・・・（３）
【００８０】
上記の式（３）に示すように、少なくとも一部の層を特定し、その特定された少なくとも一部の層に偶力を作用させることができる。この特定の層とは、例えば、制振装置を設ける層に相当する。
層間に加えた偶力は、各質点に作用する等価な外力｛Ｆ｝として、運動方程式（１）の右辺に加えることにより、この外力｛Ｆ｝を数値解析の条件に含めることができる。
【００８１】
[Ｍ]{ｘ’’}  ＋  [Ｃ]{ｘ’}  ＋  [Ｋ]{ｘ}＝｛Ｐ｝＋｛Ｆ｝
・・・（４）
【００８２】
仮想アクチュエータ１１１が層間に作用させる力（偶力）を、上記の運動方程式（４）における外力項｛Ｆ｝として適用することで、質点系モデルの地震応答解析において仮想アクチュエータ１１１による制御力を数値解析の条件に含めることができる。仮想アクチュエータ１１１が層間に作用させる力（偶力）の大きさは、仮想アクチュエータの軸速度（軸伸縮の速度）と、回転型ダンパー２３の減衰特性に基づいて決定した減衰要素とに基づいて算出される。
【００８３】
例えば、前述の図６（ｂ）に示したように、第１層に減衰係数がｃｄ１の減衰要素（ダンパー）が、第２層に減衰係数がｃｄ２の減衰要素がそれぞれ設けられていて、第３層以上には減衰要素が設けられていないとする。さらに、第１層と第２層の減衰要素に対して、それぞれの減衰要素に直列に接続されている仮想アクチュエータからｘａ１’、ｘａ２’の軸速度（建物の相対変位｛ｘ｝と同じ向きに正負を設定）が作用しているとする。この場合、各質点に作用する等価な外力｛Ｆ｝は、下記の式（５）に示すように定義できる。
【００８４】
Ｆ１＝ｃｄ２×ｘａ２’−ｃｄ１×ｘａ１’
Ｆ２＝０           −ｃｄ２×ｘａ２’
Ｆ３＝Ｆ４＝・・・＝Ｆｎ＝０
・・・（５）
【００８５】
上記の式（５）に示すように制振装置１１が設けられた層に対応する質点には、制振装置１１が生成する力（等価外力｛Ｆ｝）が作用する。その力の大きさは、制振装置１１における回転型ダンパー２３等のダンパーの減衰係数とアクチュエータの軸速度との積に依存する。なお、制振装置１１が隣接する層にそれぞれ設けられている場合には、その層の間の床に対応する質点には、その床の上下に位置する層にそれぞれ設けられた制振装置１１の影響を受ける。
【００８６】
振動シミュレータ１１０は、想定する地震動の地動加速度の時刻歴データｘｇ’’(ｔ)を記憶部から読み出し、地動加速度による慣性力｛Ｐ｝（＝−[Ｍ]｛１｝ｘｇ’’(ｔ)）と仮想アクチュエータ１１１によって作用する等価外力｛Ｆ｝を用いて、運動方程式（４）に基づき各質点の時刻歴応答値（加速度{ｘ’’(ｔ)}、速度{ｘ’(ｔ)}、変位{ｘ(ｔ)}）を求める（応答解析を実施する）。
【００８７】
すなわち、振動シミュレータ１１０は、微小時間間隔Δｔ毎に、地震動により作用する慣性力｛Ｐ｝と仮想アクチュエータ１１１により作用する力｛Ｆ｝を用いて運動方程式（４）を解くことにより、各質点の相対加速度{ｘ’’}、相対速度{ｘ’}、相対変位{ｘ}の各々を算出する。
【００８８】
なお、仮想アクチュエータ１１１により作用する力｛Ｆ｝を、仮想アクチュエータ１１１の軸変位（軸伸縮の変位）により規定してもよい。
【００８９】
実施形態の制振装置１１は、建物ＢＬの特定の層のせん断力を調整するための力を生成可能なものである。その力が建物ＢＬに作用した際の影響を解析するためには、振動シミュレーションによって再現するとよい。そのためには、振動シミュレータ１１０に、上記の制振装置１１を用いた制御と同様な制御を模擬できることが必要とされる。
【００９０】
図７を参照して、実施形態の数値解析処理について説明する。
図７は、実施形態の数値解析処理の手順を示すフローチャートである。この図７に示すように、まず、振動シミュレータ１１０は、ユーザの要求を取得して、記憶部１１５から建物ＢＬの仮想モデルである解析モデルに関するデータを取得する（ステップＳ１）。
【００９１】
振動シミュレータ１１０は、記憶部１１５から建物ＢＬに作用する外乱のデータ（例えば、地動加速度等）を取得する（ステップＳ２）。
【００９２】
振動シミュレータ１１０は、数値解析処理を実施する（ステップＳ３）。この数値解析処理には、解析モデルにより特定される仮想建物に作用する仮想応力を生成する処理が含まれる。この処理の中で、特定の層のせん断力を特定の層に作用させる解析が含まれていてもよい。
【００９３】
振動シミュレータ１１０は、数値解析処理の結果を入出力部１１６に出力する（ステップＳ４）。
【００９４】
上記の実施形態によれば、振動シミュレータ１１０は、例えば運動方程式（４）を用いて、複数の層を備える建築構造物の振動解析を実施する。その中で仮想アクチュエータ１１１は、解析モデルにおける仮想応力に関する物理量を生成し、少なくとも建築構造物の特定の層のせん断力を調整するように、その特定の層に作用する外力を補正する仮想応力を生成する。振動シミュレータ１１０は、仮想アクチュエータ１１１によって生成された仮想応力を運動方程式（４）に適用させて、建築構造物の振動を解析することにより、制振制御システム１を適用した建物ＢＬの振動の数値解析を可能にする。
【００９５】
なお、上記の運動方程式（４）は、連続時間系の線形式であるが、離散時間系の差分方程式に変更できることは言うまでもない。また、解析モデルは、線形系に限ることなく、非線形系として定義してもよい。
【００９６】
（第２の実施形態）
第２の実施形態として、より具体的な振動シミュレータ１１０の応用例について説明する。制振制御システム１は、機械学習器１０による機械学習によって応答特性が最適化された制御部１３を用いる。以下、機械学習器１０に振動シミュレータ１１０を適用した一例を示す。
【００９７】
機械学習器１０の説明に先だち、制御部１３についての説明を補足する。
【００９８】
実施形態の制御部１３は、前述の図４に示すように制御対象である建物ＢＬの振動を模擬する振動シミュレータ１１０を用いて学習処理がなされたニューラルネット１３ＮＮ（第１人工ニューラルネット。以下、単にＮＮという。）を備える。制御部１３のＮＮは、建物ＢＬの各部の動きを表す物理量に基づいて制振装置１１に対する制御量を生成する。建物ＢＬの各部の動きを表す物理量は、例えば、センサ１２の振動データである。このような制御部１３は、センサ１２の振動データに基づいて、ＮＮにより制振装置１１を制御することができる。上記のＮＮの構成例については後述する。
【００９９】
次に、制御部１３のＮＮの学習について説明する。実施形態の制御部１３のＮＮは、実際の建物ＢＬに適用する前に、学習によって決定された振動制御ルールを獲得する。これにより、制御部１３としての応答特性が調整される。この制御部１３のＮＮの学習は、機械学習器１０による強化学習によって実施される。なお、制御部１３のＮＮは、実際の建物ＢＬに適用された後に、その振動制御ルールを獲得すること、例えば、その応答特性が再調整されることを制限するものではない。
【０１００】
図８は、実施形態の機械学習器１０の構成図である。
機械学習器１０は、振動解析部１００と、報酬生成部１５０と、学習制御部１７０とを備える。
【０１０１】
振動解析部１００は、振動シミュレータ１１０（振動解析装置）と、コントローラ１３０とを備える。なお、振動シミュレータ１１０は、第１の実施形態において説明したとおりである。
【０１０２】
次に、コントローラ１３０について説明する。コントローラ１３０は、図１に示す制御部１３をモデル化したものであり、制御部１３のＮＮと同様の構成をモデル化したＮＮ１３１（第２人工ニューラルネット）を備える。
【０１０３】
振動解析部１００は、振動シミュレータ１１０と、コントローラ１３０とを連系させることにより、実際の制振制御システム１の制御系と同様に、フィードバック制御による解析モデルの制振制御を実施する。
【０１０４】
報酬生成部１５０は、振動解析部１００による解析結果に基づいた報酬ｒを生成する。
報酬ｒは、強化学習に用いられる。実施形態の報酬生成部１５０は、コントローラ１３０の制御を受けた場合の解析モデルの振動の大きさ（状態ｓ）に基づいて、報酬ｒを生成する。例えば、式（６）に報酬ｒを算出するための関数Ｒ（・）を示す。
【０１０５】
ｒ＝Ｒ（ｓ）＝Ｒ（ｘ，ｘ’ ，ｘ’’）      ・・・（６）
【０１０６】
式（６）において、ｓは状態を示すベクトルである。ｘ、ｘ’、ｘ’’は、振動量を示し、各層の変位、速度、加速度をそれぞれ示すベクトルである。関数Ｒは、状態ｓを変数にとるか、或いは、各層の変位、速度、加速度のうちの一部または全部を変数にとる。このような関数Ｒは、線形又は非線形の演算式として定めることができる。なお、関数Ｒは、複数の演算式の組み合わせにより構成されてもよい。上記の演算式には、行列式、差分方程式などを含めてもよい。
【０１０７】
例えば、ｘ、ｘ’、ｘ’’のそれぞれの絶対値を加算して負の係数を掛ける関数Ｒを規定する。この関数Ｒ（ｘ，ｘ’ ，ｘ’’）は、各変数の値が小さければ、より大きな値を示すものになる。関数Ｒが、建物ＢＬの振動量が多いほど、又は振動が激しいほど負の値が大きくなる。報酬生成部１５０は、振動の大きさに応じた値の報酬ｒを算出する。報酬ｒの値により、建物ＢＬの振動量が少ない状態、又は振動が緩やかな状態を識別することにより、より好ましい状態に学習できていることを識別できる。
【０１０８】
なお、関数Ｒは、これに制限されることなく、各係数や、他の形態の演算式を適宜設定してもよい。報酬生成部１５０は、上記の式（６）を用いて報酬ｒを算出する。
【０１０９】
学習制御部１７０は、後述する更新式及び報酬ｒに基づいて、現在の状態変数（状態ｓ）及び取り得る行動（行動ａ）に対応する行動方策又は行動価値を更新する。
【０１１０】
例えば、上記の振動解析部１００は、学習制御部１７０から行動方策の指示を受ける。実施形態における行動方策には、ＮＮ１３１の特性情報、シミュレーションに適用する振動波形の種別などが含まれる。ＮＮ１３１の特性情報には、例えば、後述する重みＷなどが含まれる。ＮＮ１３１の特性情報は、強化学習（深層強化学習）によって最適化される。
【０１１１】
なお、図８に示す機械学習器１０の各構成を下記のように捉えてもよい。振動シミュレータ１１０と報酬生成部１５０とを纏めて「環境１１０Ｅ」とする。学習制御部１７０とコントローラ１３０とを纏めて「エージェント１７０Ａ」とする。「環境１１０Ｅ」と「エージェント１７０Ａ」を含む機械学習器１０は、所謂強化学習の一形態として扱える。
【０１１２】
次に、実施形態に適用する強化学習アルゴリズムの一例として、Ｑ学習法（Q-learning）とグレディー（ε-greedy）法を適用した場合について説明する。
【０１１３】
Ｑ学習法は、或る環境状態ｓ（以下、単に状態ｓという。）の下で、行動ａを選択する価値関数Ｑ（ｓｋ，ａｋ）を学習する方法である。以下、価値関数Ｑ（ｓｋ，ａｋ）のことを単に関数Ｑ（ｓ，ａ）と言いう。その値をＱ値という。
【０１１４】
例えば、或る状態ｓのとき、価値の最も高い行動ａを最適な行動として選択することが要求される。このような状態ｓにおいて行動ａを選択した場合の価値を関数Ｑ（ｓ，ａ）により求まるＱ値で示す。
【０１１５】
なお、正しい行動ａを選択可能とする程度まで近似できていない関数Ｑ（ｓ，ａ）を用いても、正しいＱ値を得ることができない。そこで、より良い行動ａが選択されたことをよしとする報酬ｒを与える学習を実施することにより、学習制御部１７０は、関数Ｑの適格性を高める。学習制御部１７０は、或る状態ｓの下で行動ａを選択する試行を繰り返すことにより、より良い行動ａが選択できる関数Ｑ（ｓ，ａ）を学習する。
【０１１６】
行動を行った結果から、短期的な価値を得ることより、将来に渡って得られる報酬の合計が大きくなる（最大化する）ことを目標に最適化された関数Ｑ（ｓ，ａ）を導出する。関数Ｑ（ｓ，ａ）の更新式を式（７）に示す。
【０１１７】
【数１】
2019148568.tif 000003
【０１１８】
ここで、ｓｋは時刻ｋにおける環境の状態を表し、ａｋは時刻ｋにおける行動を表す。行動ａｋにより、状態はｓｋ＋１に変化する。ｒｋ＋１は、その状態の変化により貰える報酬を表している。また、ｍａｘの付いた項は、状態ｓｋ＋１の下でとり得る行動ａを試行した中で最も高いＱ値にγを乗じたものになる。γは割引率であって、０＜γ≦１の範囲の値をとる。αは学習係数であって、０＜α≦１の範囲の値をとる。
【０１１９】
この式（７）は、行動ａｋの結果得られた報酬ｒｋ＋１を元に、状態ｓｋにおける行動ａｋの評価値であるＱ（ｓｋ，ａｋ）を更新する一例を表している。
【０１２０】
上記のように関数Ｑ（ｓ，ａ）を用いた強化学習により、Ｑ値すなわち評価価値が高かった所望の振動制御ルール（応答特性）のＮＮを得ることができる。
【０１２１】
次に、ε-グレディー法（ε-greedy）についてその概要を説明する。
ある程度学習が進むと、関数Ｑ（ｓ，ａ）の値を最大にする行動ａが、実際に選択すべき行動に近いものになる。ただし、条件により、所望の学習が進行しなくなる場合がある。
【０１２２】
そこで、コントローラ１３０は、行動ａを選択するに当たり、関数Ｑ（ｓ，ａ）の値を最大にする行動ａを選ぶだけではなく、ある割合εでランダムな行動を、割合（１−ε）で関数Ｑ（ｓ，ａ）の値が最大になる行動を選択する（ε-greedy法）。これにより、演算の過程で関数Ｑ（ｓ，ａ）が最大になる行動が必ずしも最適な行動とは限らないということを条件に含めて試行することができる。
【０１２３】
なお、制御部１３の最適化のための処理については、後述する。
【０１２４】
次に、図９と図１０とを参照して、実施形態のＮＮについて説明する。図９は、実施形態のニューロンのモデルを示す模式図である。ＮＮは、例えば図９に示すようなニューロンのモデルを模した演算装置及びメモリ等で構成される。
【０１２５】
図９に示すように、ニューロンは、複数の入力ｘ（ここでは一例として、入力ｘ１〜入力ｘ３）に対する出力ｙを出力するものである。各入力ｘ１〜ｘ３には、この入力ｘに対応する重みｗ（ｗ１〜ｗ３）が掛けられる。これにより、ニューロンは、次の式により表現される出力ｙを出力する。なお、入力ｘ、出力ｙ、及び重みｗは、全てベクトルである。上記の関係を式（８）に示す。
【０１２６】
【数２】
2019148568.tif 000004
【０１２７】
上記の式（８）において、θはバイアスであり、ｆｋは活性化関数である。活性化関数として、シグモイド曲線を模したもの、量子化された離散値を示すものなどを適用してもよい。
【０１２８】
次に、上述したニューロンを組み合わせたＮＮの一例について、図１０を参照して説明する。図１０は、実施形態のＮＮを示す模式図である。図１０に示すＮＮは、Ｄ１〜Ｄ３の３層構造である。Ｄ１が入力層であり、Ｄ２が中間層であり、Ｄ３が出力層である。
【０１２９】
図１０に示すように、ＮＮの左側から複数の入力ｘ（ここでは一例として、入力ｘ１〜入力ｘ３）が入力され、右側から結果ｙ（ここでは一例として、結果ｙ１と結果ｙ２）が出力される。
【０１３０】
具体的には、入力層Ｄ１において、３つのニューロンＮ１１〜Ｎ１３が、入力ｘ１〜入力ｘ３の各々を取得して、活性化関数によって生成したｚ１１〜ｚ１３をそれぞれ出力する。これらのｚ１１〜ｚ１３をまとめて特徴ベクトルｚ１と標記する。特徴ベクトルｚ１は、入力ｘ１〜入力ｘ３を要素とする入力ベクトルから導かれた特徴量を示す。
【０１３１】
中間層Ｄ２において、２つのニューロンＮ２１、Ｎ２２が、特徴ベクトルｚ１の要素であるｚ１１〜ｚ１３の各々に対して対応する重みを掛けて総和をとり、活性化関数によって生成したｚ２１、ｚ２２をそれぞれ出力する。これらの重みは、まとめてＷ２と標記されている。これらのｚ２１、ｚ２２をまとめて特徴ベクトルｚ２と標記する。特徴ベクトルｚ２は、特徴ベクトルｚ１から導かれた特徴量を示す。
【０１３２】
出力層Ｄ３において、２つのニューロンＮ３１、Ｎ３２が、特徴ベクトルｚ２の要素であるｚ２１、ｚ２２の各々に対して対応する重みを掛けて総和をとり、活性化関数によって生成した結果ｙ１と結果ｙ２をそれぞれ出力する。これらの重みは、まとめてＷ３と標記されている。結果ｙ１と結果ｙ２は、特徴ベクトルｚ１から導かれる。
【０１３３】
学習段階でＮＮの構成及び重みＷ２〜Ｗ３が確定する。確定したＮＮの構成及び重みＷ２〜Ｗ３は、実際の建物ＢＬの制振制御システム１の制御部１３のＮＮに適用される。このようなＮＮの層数は、中間層を複数にして、３層以上に増やすことも可能である。
【０１３４】
コントローラ１３０のＮＮ１３１は、例えば、上記のようなＮＮを含む。ＮＮ１３１は、学習制御部１７０による行動方策の指示に対応付けてＮＮ１３１の重みＷを調整する。ＮＮ１３１は、仮想センサ１１２の測定データに基づいた状態ｓの下で、行動方策に対応する重みＷを用いて行動ａを算出する。つまり、重みＷは、関数（ｓ，ａ）に関連付けられている。例えば、重みＷは、ルックアップテーブル形式で記憶領域に格納されていてもよい。算出された行動ａは、仮想アクチュエータ１１１に対する制御指令である。
【０１３５】
コントローラ１３０は、行動方策の指示に従いＮＮ１３１を調整した後、仮想センサ１１２の測定データに基づいた状態ｓの下で仮想アクチュエータ１１１に対する制御指令値を逐次算出する。なお、コントローラ１３０は、ＮＮの結果ｙ１と結果ｙ２の何れかを制御指令値にしてもよく、ＮＮの結果ｙ１と結果ｙ２を組み合わせて導出された値を制御指令値にしてもよい。例えば、コントローラ１３０は、ＮＮの結果ｙ１と結果ｙ２のなかの最大値を制御指令値にする。
【０１３６】
振動解析部１００において、コントローラ１３０は、振動シミュレータ１１０が出力する状態ｓを帰還させたフィードバック制御系を構成する。この制御系の制御目標は、外乱が生じても解析モデルが振動しないこと、又は外乱により生じた振動を減衰させることである。
【０１３７】
振動解析部１００は、振動シミュレータ１１０とコントローラ１３０とを連系させて、解析モデルの振動解析シミュレーションを実施して、その結果として仮想センサ１１２の測定データに基づいた状態ｓを出力する。
【０１３８】
次に、本発明の実施例に係る機械学習器１０の動作について説明する。
【０１３９】
実施形態の機械学習器１０は、制御部１３を調整する過程で、実際の建物ＢＬを用いた振動解析（強化学習）に代えて、建物ＢＬの解析モデルを用いた数値解析による振動シミュレーション（強化学習）を実施する。
【０１４０】
これにより、制振制御システム１は、下記のことを可能にする。例えば、制御部１３を最適化するために、実際の建物ＢＬを利用することが困難なことがあっても、振動シミュレーションを利用することによって制振制御システム１を構築できる。また、建物ＢＬの位置に地震波が到来することはまれであり、強化学習を効率よく実施できるほど多くはないが、振動シミュレーションを利用することによって、十分な学習を短い期間で効率よく実施できる。これにより、実際の建物ＢＬに制振制御システム１を適用した当初の段階から、実際に発生した地震に対して適切な制振効果が得られる。更に、建物ＢＬの設計段階などでは対象の建物ＢＬが実在しない場合に、振動シミュレーションを利用することで、将来予定される建物ＢＬの解析も実施できる。
【０１４１】
実施形態の機械学習器１０において、振動解析部１００は、建物ＢＬをモデル化した解析モデルと、建物ＢＬに対する外乱にあたる振動データ（以下、外乱データという。）とに基づいて、振動シミュレーションにより解析モデルにおける各部の振動を模擬する。これにより、振動解析部１００は、制御部１３の調整に利用するためのデータを生成する。
【０１４２】
例えば、外乱データによる振動が仮想建物に伝わると解析モデルが搖動する。振動解析部１００は、上記の解析モデルの挙動を再現する。さらに、振動解析部１００は、外乱データが示す振動による解析モデルに加わる応力の他、仮想アクチュエータ１１１が解析モデルに作用させる応力を再現する。振動解析部１００は、実際のセンサ１２に代わって各部の振動に関する振動データを出力する。
【０１４３】
実施形態の機械学習器１０は、制御部１３の最適化のための強化学習処理を下記の手順で実施する。図１１は、実施形態の強化学習処理の手順を示すフローチャートである。
【０１４４】
まず、振動解析部１００は、建物ＢＬの解析モデルと、制振装置１１の特性と配置位置に関する情報を取得する（ステップＳＡ１１）。
【０１４５】
次に、振動解析部１００は、強化学習のための状態ｓ、報酬ｒ、行動ａの初期値を定める（ステップＳＡ１２）。
【０１４６】
次に、振動解析部１００は、振動シミュレーションに適用する外乱データを決定する（ステップＳＡ１３）。例えば、外乱データは、エピソード１回分の振動シミュレーションに適用する全ての波形を含む。
【０１４７】
次に、学習制御部１７０は、振動解析部１００に対して行動方策を指示して、外乱データに基づいた振動シミュレーションを実施させる（ステップＳＡ１４）。
【０１４８】
次に、振動解析部１００は、上記の行動方策に従い、エピソード中の状態ｓｋに基づいた行動ａｋ＋１を決定し、外乱データに基づいた振動シミュレーションを実施して、その結果である状態ｓｋ＋１を逐次記録する（ステップＳＡ１５）。このステップＳＡ１５の処理は、エピソードの始めから終わりまで遂次実施される。
【０１４９】
報酬生成部１５０は、エピソード１回分の振動シミュレーションの結果である状態ｓｋ＋１に基づいて、報酬ｒｋ＋１を導出する（ステップＳＡ１６）。なお、この報酬ｒｋ＋１の導出は、ステップＳＡ１５の処理を終えた後に実施してもよく、ステップＳＡ１５の処理と並行して実施してもよい。
【０１５０】
次に、学習制御部１７０は、行動ａｋと状態ｓｋ＋１と報酬ｒｋ＋１に基づいて、次の行動方策に対応するＱ値を定めて、それを振動解析部１００に通知する（ステップＳＡ１７）。
【０１５１】
学習制御部１７０は、上記のステップＳＡ１３からＳＡ１７の処理を、次のエピソードの解析処理として繰り返し、予定回数のエピソードの解析処理を実施する。
【０１５２】
なお、上記の強化学習（機械学習）に用いる外乱データとしての地震動波形は、当該建物ＢＬの敷地において観測された観測記録を用いてもよく、建物ＢＬから離れた地点において観測された観測記録又は既往波の観測記録を用いてもよい。また、観測ではなく計算により算出された加速度波形でもよい。
【０１５３】
上記の実施形態によれば、制振制御システム１の制御部１３は、建物ＢＬの振動を模擬する振動シミュレータ１１０を用いて学習処理がなされたＮＮを含む。制御部１３は、建物ＢＬ内の特定の層を挟む２つの床部分に応力調整部が水平方向の偶力として作用する力を、ＮＮの出力に基づいて調整することにより、より簡易な方法で、制御対象の建物の振動を抑制できる。例えば、実施形態の振動シミュレータ１１０は、建物ＢＬの解析モデルの特定の層を挟む２つの床部分に水平方向の偶力を作用させることで、特定の層の変形量を増加させることができ、実際の建物ＢＬに対する制振制御の効果の検証を実際の建物ＢＬを利用することなく容易に実施できる。
【０１５４】
また、制振制御システム１は、振動シミュレータ１１０を用いた強化学習（深層強化学習）によって、実際の建物ＢＬに適用可能な制御系の振動制御モデルを獲得することにより、制振制御システム１における振動抑制性能を高め、所望の制御状態に対する精度を高めることができる。
【０１５５】
また、センサ１２によって、制御対象の建物ＢＬの動き（搖動）を検出することができれば、制御部１３のＮＮは、実際の建物ＢＬの動きを表す物理量に基づいて制振装置１１を制御することができる。この場合のセンサ１２の位置は、建物ＢＬの解析モデルに配置した仮想センサ１１２を配置した位置に整合させるとよい。なお、建物ＢＬの動きを表す物理量は、例えば、層間変形角（層間変位）や層の絶対変位、速度、加速度などのように層の変形に関するものの何れかであってよい。また、その物理量として、各フロアの中の複数の位置で検出された物理量の最大値や平均値などを適宜定義してもよい。
【０１５６】
制振装置１１は、建物ＢＬの特定の層を挟む２つの床部分に、上記の制御により調整された偶力を掛けて、建物ＢＬの振動を抑制することができる。
【０１５７】
また、実施形態によれば、応答解析を実施することにより状態値（状態ｓ）が生成される。学習制御部１７０は、その状態値（状態ｓ）に基づいた振動制御の度合い（程度）を報酬ｒにした強化学習の実施によって、ＮＮ１３１の特徴情報を決定する。これにより、制御部１３のＮＮの特徴情報が決定される。
【０１５８】
なお、制御部１３は、強化学習によってＮＮの特徴情報が事前に決定されるが、その特徴情報として、互いに特徴が異なる複数の特徴情報を所定の記憶領域に格納してもよい。このように複数の特徴情報にそれぞれ対応する制御モデルが規定されることよって、制御部１３のＮＮに最適な制御方法を瞬時に選択して適用できる。
【０１５９】
制振制御システム１は、振動シミュレータ１１０を用いた強化学習（深層強化学習）により、性能と精度の高い制御系の振動制御モデルを獲得する。例えば、解析モデルへの入力である外乱データは、水平２方向と上下１方向との中の一部又は全部の成分を含む加速度データ（地動加速度）であって、時刻歴波形を示すものである。
【０１６０】
（第２の実施形態の変形例）
本変形例は、第２の実施形態とは異なる強化学習アルゴリズムを適用した事例である。本変形例の制御部１３は、強化学習によって決定された振動制御ルールに基づいて、制御部１３としての応答特性が調整されたものである。以下、強化学習に、方策勾配法を適用した場合について説明する。
【０１６１】
方策勾配法は、或る環境の状態ｓの下で、行動ａを選択するための行動方策を最適化することにより、より適した行動を選択できるようにする学習方法である。その行動方策を式（１３）に示す方策関数（以下、関数Ｐ（ｓ，ａ）と言う。）で定義する。
【０１６２】
例えば、学習制御部１７０は、或る状態ｓのときにとった行動ａの確率又は回数に基づいて関数Ｐ（ｓ，ａ）を学習する。例えば、式（９）に示す関数Ｐ（ｓ，ａ）は、状態ｓのときに行動ａをとった回数Ｎ１と、行動ａをとらなかった回数Ｎ２とに基づいて更新される。
【０１６３】
【数３】
2019148568.tif 000005
【０１６４】
上記の式（９）において、α１とα２は、予め定められた定数である。報酬ｒが期待値以上の場合に行動ａが選択されやすく、報酬ｒが期待値を満たさない場合に行動ａが選択されにくくするように、α１とα２の値を定める。
【０１６５】
学習制御部１７０は、方策に基づいて所定のエピソードの評価を実施する度に、上記の式（９）の関数Ｐ（ｓ，ａ）を更新する。実施形態におけるエピソードとは、建物ＢＬに加わる所定の外乱の種類の全部又は一部を用いた試行を１回実施する処理単位のことである。学習制御部１７０は、その際に、エピソード毎の試行の結果による報酬ｒに基づいて、その振動の大きさが所定値以下の場合に「＋α１」を、その振動の大きさが所定値を超える場合に「−α２」を、関数Ｐ（ｓ，ａ）に加える。
【０１６６】
なお、学習の結果が局所最適解に留まることを避けるように、上記式（９）に基づき推奨される行動ａとは異なる行動ａ’をランダムに発生させて関数Ｐ（ｓ，ａ）の学習を進めてもよい。
【０１６７】
上記の式（９）による関数Ｐ（ｓ，ａ）が適宜更新されることによって、ある状態ｓにおいて行動ａを実施するとよいという方策を導く関数が導かれる。
【０１６８】
ここで導出された関数Ｐ（ｓ，ａ）は、状態ｓの下でとり得る行動ａのなかから適した行動ａｉが選択された場合に、より大きな値になるように決定されている。
【０１６９】
学習制御部１７０は、ＮＮ１３１に関する行動方策についての学習を、上記の学習手法に従い実施する。上記のように関数Ｐ（ｓ，ａ）を用いた強化学習により決定された振動制御ルールが所望のものになることにより、これと同じ振動制御ルールの制御部１３のＮＮであれば、所望の応答特性を有するものになる。
【０１７０】
なお、上記の第２の実施形態と本変形例などに示したように強化学習を用いることで、学習の効率と、学習結果の精度を高めているが、上記の強化学習の手法に限らず、既知のＮＮに対する学習手法を適用してもよい。
【０１７１】
上記の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果を奏することの他、解析モデルを駆動して、解析モデルの各部の動きを表す状態値を生成する応答解析を実施することができる。
【０１７２】
以上、本発明の実施形態について説明したが、制振制御システム１と機械学習器１０は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、上述した処理に関する一連の処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどをいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。また、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳなども含むものとする。
【０１７３】
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明の実施形態は上記のものに限定されない。例えば、各実施形態とその変形例に例示した手法は、例示した組合せ以外の組みにしてもよい。また、本発明の実施形態は、上記の実施形態を次のように変形したものとすることができる。
【０１７４】
例えば、上記の実施形態では、本発明に関連する構成を便宜上、機械学習器１０を、振動解析部１００と、報酬生成部１５０と、学習制御部１７０とに分けて説明した。機械学習器１０の分割を、上記に例示したものと変更してもよく、各機能部同士を一体化してもよい。また、各機能部の一部を、他の機能部に含めてもよい。また、機械学習器１０の一部を振動解析装置としてもよく、例えば、振動シミュレータ１１０が振動解析装置の一例であってもよい。
【０１７５】
また、制御部１３は、コンピュータシステムであってもよく、その一部または全部がハードウェア機能部であってもよい。
【０１７６】
また、上記の回転型ダンパー２３は、建物ＢＬの振動エネルギーを熱に変換することにより、振動発生時に減衰力を建物ＢＬに作用させる振動減衰機能と、回転型ダンパー２３の外筒３１から軸部材３６の突出量を能動的に調整する軸長調整機能とを併せ持つものである。これに代えて、回転型ダンパー２３の機能を、振動減衰機能を有するダンパーと、軸長調整機能を有するアクチュエータとに配分してもよい。この場合、そのダンパーとアクチュエータとを直列に配置することで、ダンパーの軸部材の軸長をアクチュエータが代わりに調整することができる。
なお、上記の実施形態の回転型ダンパー２３は、一例でありこれに制限されない。これに代えて他の種類のダンパーに変更することができる。
【符号の説明】
【０１７７】
１  制振制御システム、１０  機械学習器、１１  制振装置、１２  センサ、１３  制御部（コントローラ）、１３ＮＮ  ニューラルネット（第１人工ニューラルネット）、１００  振動解析部、１１０  振動シミュレータ（振動解析装置）、１１１  仮想アクチュエータ（仮想応力調整部）、１１２  仮想センサ、１１３  仮想建物本体、１１４  解析処理部、１１５  記憶部、１１６  入出力部、１３０  コントローラ、１３１  ＮＮ（第２人工ニューラルネット）、１５０  報酬生成部、１７０  学習制御部、１１０Ｅ  環境、１７０Ａ  エージェント
【図１】
2019148568.tif 000006
【図２】
2019148568.tif 000007
【図３】
2019148568.tif 000008
【図４】
2019148568.tif 000009
【図５】
2019148568.tif 000010
【図６】
2019148568.tif 000011
【図７】
2019148568.tif 000012
【図８】
2019148568.tif 000013
【図９】
2019148568.tif 000014
【図１０】
2019148568.tif 000015
【図１１】
2019148568.tif 000016