都市空間レベルの数値解析基盤の構想
国立研究開発法人 防災科学技術研究所
山下拓三

数値震動台研究成果発表会
2023年3月27日(月) 17:00-17:30

目次• 数値震動台に基づく都市空間レベルの数値解析基盤の構想• 実施に向けた準備状況
1.
2.
3.
4.
5.

BIMと詳細FEMのモデル構築ソフトウェア(E-Modeler)の連携
詳細FEMのサロゲートモデル
実験と数値解析の多点比較ソフトウェア(E-Validator)
地震リスク評価のための地震デマンドの応答曲面の構築
異種シミュレーション結果のWebGIS上での可視化

2

数値震動台に基づく都市空間レベルの数値解析基盤の構想
目的
大規模地震災害に対して都市の社会経済活動を確実に継続させるため、予防から復旧・復興に至るオールフェー
ズに対応した被害状況推定や被害リスク予測などの評価結果を、各主体が必要とする情報として提示する技術の研究開発を行う。
入力

情報プロダクツ

数値解析
解析モデル

都市情報
E-Modeler

品質保証
V&V

単体から群へ

被害推定

マルチフィデリティ解析 トピック2
Multi-Fidelity framework

E-Validator
トピック3
データ解析：損傷推定

図面
Low-Fidelity

Mid-Fidelity

リスク予測High-Fidelity<数値震動台, E-Simulator>
構造性能評価
コンクリート

機能性能評価

鉄筋BIM化

数値解析

実験

多点比較

確率的評価

トピック4

情報共有・合意形成
コンクリートGIS
可視化

GISとの連携
クラックの分布

都市モデル

家具の転倒挙動

鉄筋

トピック1

研究の全体像

トピック5

3

トピック１
BIMと詳細FEMのモデル構築ソフトウェア(E-Modeler)の連携

4

Project PLATEAU

https://www.mlit.go.jp/plateau/
CityGML ：PLATEAUで採用している3D都市モデルのデータフォーマットCityGML は LOD （Level of Detail）と呼ばれる概念を持ち、これにより同じオブジェクトに関する、詳細度の異なる様々な情報を統合的にデータとして管理
5

CityGMLのLODと解析モデルの対応づけ

https://www.mlit.go.jp/plateau/learning/

LOD1

LOD2

LOD3

LOD46

建築構造分野におけるBIM活用【ST-BridgeとIFCの連携】

E-Modelerbuilding SMART Japan ホームページよりhttps://www.building-smart.or.jp/meeting/buildall/structural-design/• IFC(Industry Foundation Classes) :国際標準のデータフォーマット
• ST-Bridge：日本国内の建築構造分野における情報交換のための標準フォーマット
Link
7

E-Modeler• 詳細FEMモデルの構築には多大な労力を要する• 簡単な操作で詳細FEMモデルを構築するためのプ
リ処理モジュールとしてE-Modelerを開発

4層鋼構造建物

10層RC造建物

8

モデル作成作業 1階，通り芯の設定

部材配置の設定9

モデル作成作業 2部材，材料の登録

部材（形状），材料情報の設定
10

モデル作成作業3

境界条件の設定11

生成メッシュ

コンクリート（六面体ソリッド要素）

鉄筋（線材要素）12

ST-BridgeとE-Modelerの連携
部材の定義
節点の定義

断面の定義

ST-Bridge viewerでの可視化

13

ST-Bridgeを変換して作成したE-Modelerの入力ファイル

Y4
Y3Y2
Y1X1X2X3X414

E-Modelerで生成した10層RCのメッシュ

コンクリート鉄筋

8FX1Y1メンバーユニットのメッシュ10層RCのメッシュ（左：コンクリート；右：鉄筋）10層RCのメッシュ拡大図（左：コンクリート；右：鉄筋）

15

まとめ
• ST-Bridge形式のBIMデータからE-Modelerにより10層RC実験試験体のメッシュモデルを作成した．
• 今後の課題- ST-Bridgeで記述可能な様々な部材へのE-Modelerの対応．
- ST-Bridgeに対応したE-ModelerのGUIの改良- 複雑な構造への対応（ex. 直交しない通り芯への対応等）- 非構造部材や家具什器類のモデル化のためのBIMとの連携の検討

戻る

16

トピック２
マルチフィデリティ解析フレームワーク

17マルチフィデリティ解析フレームワーク• 目的- 様々な詳細度のシミュレーションを柔軟に選択して都市空間レベルの地震被害を予測• コンセプト（案）- BIMにより建物情報を一元管理して，異なる種類のシミュレーションモデルを構築し，それぞれのシミュレーション結果を相互比較し，計算負荷の小さい適度な精度のモデルを選択する．
- 独自開発モデル-数値震動台（詳細FEM)-

数値震動台の材料構成則を用いた構造要素モデル-簡易モデル（検討中）-

詳細FEMの代理モデル←この取組について紹介- 様々なシミュレーションと柔軟に連携できる仕組みを検討する．（データレベルの連携～コードレベルの連携）-

詳細FEM：ADVENTURECluster，E-FrontISTR-

フレーム解析：ASI-Gauss法，wallstat-

都市規模のシミュレーション：IES

18

解析対象

部材ユニットのメッシュ

寸法解析モデルの規模

材料物性

外周部のメッシュ

20境界条件，MPCの設定
強制変位：水平2方向境界条件（底部固定）

MPCによる部材ユニット間の接合と強制変位載荷の設定

21

部材ユニットの代理モデルの学習と予測の流れ
強制変位のプロファイル

学習
FEMによる訓練データの生成

PODによる低次元化

代理モデルの学習

𝑁𝑁step𝑈𝑈𝑡𝑡 𝑡𝑡=1

𝑁𝑁case
境界上および対象領域の物理量𝑑𝑑の場
𝑁𝑁step𝑁𝑁step𝑺𝑺B𝑑𝑑,𝑡𝑡 𝑡𝑡=1

𝑁𝑁𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐
物理量の場の圧縮データ
𝑁𝑁stepB
𝑨𝑨𝑑𝑑,𝑡𝑡
𝑡𝑡=1

𝑁𝑁case𝑺𝑺D
𝑑𝑑,𝑡𝑡 𝑡𝑡=1

𝑁𝑁stepD
𝑨𝑨𝑑𝑑,𝑡𝑡
𝑡𝑡=1

境界上の物理量の場𝑑𝑑の圧縮データ

予測
代理モデルでの予測

𝑁𝑁case𝑁𝑁case

𝑨𝑨B𝑑𝑑

対象領域の物理量の場𝑑𝑑の圧縮データ

�D𝑨𝑨
𝑑𝑑

元の次元に復元された対象領域の物理量𝑑𝑑の場

後処理

�D𝑺𝑺
𝑑𝑑

22

強制変位の設定① ステップ𝑡𝑡を𝑡𝑡 = 0とする
② 平均10のポアソン分布に従う確率変数をサンプリングし，その値を𝑥𝑥とする．
𝑥𝑥③ 振幅𝑈𝑈を𝑈𝑈 = 𝑎𝑎とし，(ステップ，変位)のテーブルデータに 𝑡𝑡, 0 ， 𝑡𝑡 + 𝑥𝑥, 𝑈𝑈 ，
10
𝑡𝑡 + 2𝑥𝑥, 0 ， 𝑡𝑡 + 3𝑥𝑥, −𝑈𝑈 ， 𝑡𝑡 + 4𝑥𝑥, 0 を追加する．間のステップの変位は線形補間する．なお， 𝑎𝑎は振幅を意味する．
④ 𝑡𝑡 ← 𝑡𝑡 + 4𝑥𝑥とする.
⑤ 𝑡𝑡が100に到達したら終了する．𝑡𝑡 < 100の場合には②に戻り繰り返す．
𝑎𝑎は振幅強制変位の例23振幅𝑎𝑎の検討

プッシュオーバー解析

繰返し解析（𝑎𝑎 = 50 mm)

繰返し解析（𝑎𝑎 = 100 mm)

繰返し解析（𝑎𝑎 = 150 mm)

24部材ユニットの解析から取得したデータ

位置部材ユニット境界

節点数
𝑁𝑁BC = 564

物理量
変位(3成分)反力(3成分)変位(3成分)応力(6成分)部材ユニット内部

𝑁𝑁D = 10005

全ひずみ（6成分)
塑性ひずみ(6成分)相当塑性ひずみ(スカラー)25固有直交分解(POD)によるデータの次元圧縮
PODでは訓練データ𝑺𝑺を，次式のようにモード係数(POD係数)𝑨𝑨とモード形状𝑻𝑻を用いて近似
̅𝑆𝑆𝑑𝑑,𝑖𝑖,𝑡𝑡,𝑛𝑛,𝑠𝑠 − 𝑆𝑆𝑑𝑑,𝑖𝑖,𝑛𝑛
≃�

POD対象
データ
𝑺𝑺B

累積寄与率

𝑺𝑺D𝑁𝑁mode
𝑝𝑝=1

𝐴𝐴𝑑𝑑,𝑖𝑖,𝑡𝑡,𝑠𝑠,𝑝𝑝 × 𝑇𝑇𝑑𝑑,𝑖𝑖,𝑛𝑛,𝑝𝑝

含まれる物理量および成分数
変位𝑼𝑼（3成分）
反力𝑹𝑹（3成分）
変位𝑼𝑼（3成分）
応力𝝈𝝈（6成分）
全ひずみ𝜺𝜺（6成分）塑性ひずみ𝜺𝜺p （6成分）相当塑性ひずみ�𝜺𝜺p （スカラー）

変位𝑼𝑼

応力𝝈𝝈

̅≔ average 𝑆𝑆𝑑𝑑,𝑖𝑖,𝑡𝑡,𝑛𝑛,𝑠𝑠
𝑆𝑆𝑑𝑑,𝑖𝑖,𝑛𝑛

累積寄与率が95%を超える
PODモード数/総モード数
要確認
要確認
2/25250
6/25250
12/25250
12/25250
3/10005

全ひずみ𝜺𝜺𝑡𝑡,𝑠𝑠

L2ノルムの相対誤差＝累積寄与率
22
𝑋𝑋 − 𝑋𝑋� 2∑𝑝𝑝𝑝𝑝=𝑝𝑝𝜆𝜆1 𝑝𝑝=1−∑𝑝𝑝 𝜆𝜆𝑝𝑝
𝑋𝑋 2

塑性ひずみ𝜺𝜺p■ 寄与率－ 累積寄与率

相当塑性ひずみ�𝜺𝜺p26

応答波形の比較

𝜎𝜎22 のコンターと節点位置

step

𝜀𝜀33

𝜎𝜎33 のコンター節点位置𝑝𝑝

𝜀𝜀33𝑝𝑝𝑝𝑝

𝜀𝜀11𝜀𝜀22𝜀𝜀11𝜀𝜀22

𝜎𝜎11 MPa𝜎𝜎11 のコンターと節点位置

33成分

𝜎𝜎33 MPa22成分

𝜎𝜎22 MPa11成分

step

step

27

応答波形の比較
𝑢𝑢1 mm𝑢𝑢2 mm変位

step𝑢𝑢3 mm𝑢𝑢1 のコンターと節点位置

step

step

𝜀𝜀𝑝𝑝

相当塑性ひずみ𝑝𝑝

𝜀𝜀 のコンターと節点位置

step

28

𝜎𝜎11 のコンター

30 step目

99 step目

True

POD

POD-based NN

True

POD

POD-based NN

29相当塑性ひずみのコンター(99step目）

True

POD

POD-based NN

30まとめ• 都市空間レベルの数値解析のためのマルチフィデ
リティ解析の1手法として詳細FEMの代理モデル開発の開発状況について報告した．
• 部材ユニットの代理モデルについて，応力については良好に予測できていたが，ひずみについては誤差が累積する傾向が確認できた．
• 今後の課題- 誤差の累積を抑止するための学習方法の改良- 建物の代理モデル構築のためのアセンブル手法の開発

戻る

31

トピック３
実験と数値解析の多点比較ソフトウェア(E-Validator)

32

E-Validator• 実験および異種の数値シミュレーションのセンサー
データやそれらの処理データの比較を行うソフトウェア
Sensor300
RC slab

Neutral axis of slab

100

175
d2

A2

ε2(3)

(4)

d4

D/2
32

ε4(1)

A4(6)
(8)

ε5 A 5(7)Postprocess
timeVector
valueVectors

SimValidator

n 1

SetValueVectors()
SetReturnValues()

pSims
pPostprocesses

1npSensorsreturnValues

1n

InitSensorData()
SetSensorData()
SetReturnValues()Run()
GetPDFs()

10075(5)

100A3𝑥1300(2)

d5

ε3
D/2

d3100

ε1100d1

A175100

type
startTime
endTimeunitCoefficient
sign
timeVector
ValueVector
Value0sensorNodePosition
component

𝑀C,U

H

𝑀B,L

𝐿=

𝐻2 + 𝑊 2

𝐿 + Δ2

𝑀C,D

𝐿 + Δ1

𝑀B,R

BendingMoment
SetReturnValues()
SetReturnValueForBM()
SetReturnValueForSFandEM()

NumSimpRealSim
nodes
InitSensorData()
SetSensorData()

RealSim

11pMS
InitSensorData()
SetSensorData()MS

1 sensorNames
1ntimeVector

DisplacementSensor
targetNodePosition

SetSensorData()

W

33

設定ファイル 1/3※E-FrontISTRにも対応

実験関係の情報シミュレーション関係の情報
計測システムのリスト
Ｅｰディフェンス計測システムの情報

34

設定ファイル 2/3

6階から10階の層間変形角層せん断力関係
X軸側の設定Y軸側の設定35

設定ファイル 3/3
比較ケースは複数設定可能

シミュレーションor 実験の種類
加振ケース名シミュレーション or 実験の種類
加振ケース名

ローパスフィルタの設定

36

E-Validatorの出力データ

比較ケース毎に出力センサーデータや後処理データの多点比較

原波形フィルタ処理※その他，変位荷重関係などの出力も可能

フーリエ振幅スペクトル37

4層鋼構造建物実験での多点比較
300
100

100(3)

(4)

(6)
(8)

x2x1(7)

300

(1)

𝑥2

100x3(5)100(2)

𝑥1100100

柱のひずみ計測

(B)
(1)

(2)

(3)

センサー位置合計712個のセンサーデータとその処理データの多点比較を実施

𝑀C,URC slab

Neutral axis of slab

175d1

A175

ε1ε2d2A2d5

ε3A3ε475

𝑀B,L

d4

D/2

D/2H

d3

32(A)

A4

𝐿=

𝐻2 + 𝑊 2

𝐿 + Δ2

𝐿 + Δ1

𝑀B,R

𝑀C,DW

ε5 A 5梁のひずみ計測

パネルゾーンの変位計測
38

非類似度による評価
𝑋𝑋の波形の確率密度関数𝑓𝑓𝑋𝑋 をノンパラメトリックな手法で作成

Jensen-Shannon divergenceにより非類似度を定義
11
𝐷𝐷𝐾𝐾𝐾𝐾 𝑓𝑓X� sim , 𝑀𝑀𝑋𝑋� + 𝐷𝐷𝐾𝐾𝐾𝐾 𝑓𝑓X� exp 𝑀𝑀𝑋𝑋�
22𝑥𝑥̅max
𝑓𝑓X� 𝑥𝑥̅
𝑑𝑑 𝑥𝑥̅𝐷𝐷𝐾𝐾𝐾𝐾 𝑓𝑓X� , 𝑀𝑀 = �𝑓𝑓X� 𝑥𝑥̅ ln𝑀𝑀 𝑥𝑥̅
𝑥𝑥̅min𝐷𝐷𝐽𝐽𝐽𝐽 𝑓𝑓X� sim , 𝑓𝑓X� exp =

確率密度

Strain (μ)

ただし

400
2000−200−400−600−800

2 3 4 5 6 7 8 9 10Time (s)600400
2000−200−400−600

2 3 4 5 6 7 8 9 10Time (s)𝐷𝐷𝐽𝐽𝐽𝐽 = 0.014

Strain (μ)

S-355

𝐷𝐷𝐽𝐽𝐽𝐽 = 0.012
Strain (μ)

S-356

𝑀𝑀 𝑥𝑥̅ =

800
600
400
2000−200−400−600−800𝑛𝑛

1𝑥𝑥 − 𝑥𝑥𝑖𝑖
� 𝐾𝐾
𝑓𝑓𝑋𝑋 𝑥𝑥 =ℎ𝑛𝑛𝑛
𝑖𝑖=1

11𝑓𝑓𝑋𝑋�sim 𝑥𝑥̅ + 𝑓𝑓𝑋𝑋�exp 𝑥𝑥̅
222 3 4 5 6 7 8 9 10Time (s)1000750
500
2500−250−500

2 3 4 5 6 7 8 9 10Time (s)𝐷𝐷𝐽𝐽𝐽𝐽 = 0.007
Strain (μ)

S-357

ひずみの時刻歴波形（上図）と確率密度関数（下図）𝐷𝐷𝐽𝐽𝐽𝐽 = 0.009
Strain (μ)

S-358

39

4層鉄骨建物実験での多点比較
層間変形角

層せん断力

x3

非類似度

非類似度

x2x1

(B)
(A)

Best case (3F,𝑥𝑥2 方向)

Best case (3F,𝑥𝑥2 方向)

Worst case (2F,𝑥𝑥1 方向)

Worst case (2F,𝑥𝑥1 方向)

(1)

(2)

(3)

長辺方向で後半に応答の対応が悪くなる

40

短辺方向の応答が合わない原因

灰色：理論値

N：柱脚，P:柱頭

1A_P

柱の回転角の非類似度
123B

1B_N

A2A_P

𝑥𝑥2 軸まわりの柱脚の非類似度が大きい

2B柱の柱脚の材端モーメント回転角関係で実験値の剛性が何らかの原因で低下していることがわかった．

2B_N

41

まとめ
• 数値シミュレーションの妥当正確のための多点比
較システム(E-Validator)を開発して，4層鋼構造実験と数値震動台による結果の比較を行った．
• 非類似度を実験と数値解析の対応の尺度に採用して，各比較での対応の傾向を把握した．
• 短辺方向での対応が悪くなる原因として，実験において1階柱脚の一部で短辺方向の剛性が低下していることを特定した．
• 今後の課題として以下が挙げられる- 異なる数値シミュレーション間での比較- 様々な実験に利用するための実験メタ情報の整備- Ｅ－ディフェンス実験データアーカイブ(ASEBI)との連携のためのWebAPIの開発．

戻る42

トピック4
地震リスク評価のための地震デマンドの応答曲面の構築

43

地震リスク評価の流れ
地震動解析

地震応答解析
地震動解析

N サンプルの地震動 n サンプルの地震動

地震動の次元圧縮地震応答解析

三次元地下構造モデルを用いた波動場シミュレーション
n サンプルの n サンプルの特徴量ベクトル地震デマンド
N サンプルの特徴量ベクトル

応答曲面の学習

応答曲面による地震デマンドの予測

地震デマンドの確率密度関数

被害関数の作成

デマンドの確率密度関数𝑝𝑝𝑌𝑌 𝑦𝑦𝑦𝑦

𝑝𝑝𝑌𝑌 𝑦𝑦

デマンドの応答曲面𝑓𝑓𝑌𝑌 ℎ�𝑝𝑝𝐻𝐻� ℎ�ℎ�44

断層モデルを用いた3次元波動伝播計算による地震動解析• 一つのシナリオに対して断層の周りを囲むように多数の出力地点を設定• 出力地点を同一の点とみなして，断層の強震発生領域（アスペリティ）の位置や断層平面のすべり量分布の出力地点に対する相対的な位置の多様性を表現
水平成層構造モデルのパラメータ一覧

(km)
8070
60
50time(s)
2040

1630

1220
Depth
(km)

P wave Velocity
VP (m/s)

S wave Velocity
VS (m/s)Density(kg/m3)101

0 - 0.251,800500

1,900020.25 - 0.62

2,400950

2,100

30.62 - 1.3

4,600

2,900

2,550

4

1.3 - 2.0

5,500

3,200

2,650

52.0 - 30.0

6,000

3,400

2,750layer

840102030405060700

80 (km)解析領域と出力点
内部の長方形領域はアスペリティを示しており，その中のコンターは破壊時刻を示している．
45

解析対象と詳細解析モデル

解析モデル

5階建て鉄骨造建物の一構面

6面体1次非適合モード要素で要素分割• 部材断面の幅，高さ方向：19mm• 板厚方向：2分割• 部材の材軸方向：25mm(接合部から1200mm離れた位置では120mm)
要素数：1,790,654
節点数：2,519,314
自由度数：7,560,876
46

- 静的増分解析による荷重変位関係を用いて，等方硬化則とvonMises型降伏関数の弾塑性構成則でせん断バネの復元力特性をモデル化• 粘性減衰- Rayleigh減衰でモデル化して，初期のバネ剛性を用いた固有値解析から求めた1次モード（固有振動数1.017Hz)と2次のモードを(固有振動数2.978)を採用して減衰比を2%とした．

3000
2500
2000
1500
1000
500
0- 時間増分：0.0025秒，数値積分法：
Newmark-β法• 対象とする地震デマンド- 1階の層間変位

100
150
Story Drift (mm)

200

400
300

Frequency• その他の条件50

静的増分解析による荷重変位関係• 境界条件- 地面部分の節点に地震動集合の加速度
時刻歴波形の断層に直交する方向の成分を与えた．

0

1F, E-Sim
2F, E-Sim
3F, E-Sim
4F, E-Sim
5F, E-Sim
1F, MDOF
2F, MDOF
3F, MDOF
4F, MDOF5F, MDOF

20010005152535455565758595105115• 多質点系せん断バネモデルによる簡易解析• せん断バネの復元力特性

Story Shear Force (kN)

簡易解析モデルによる地震応答解析

Story Drift (mm)

1階の層間変位のヒストグラム47真値とDecode結果の比較
地震動の特徴量の次元=60(a) 全体図(b) 拡大図
時刻歴波形の比較

加速度応答スペクトルの比較

48

地震デマンドの応答曲面作成のアルゴリズム
Input :

ℰ = 𝒆𝒆𝑖𝑖 : 地震動
𝒳𝒳 = {𝒙𝒙𝑖𝑖 } 𝑖𝑖 = 1, ⋯ , 𝑁𝑁 ：地震動の特徴量
Output : 𝒴𝒴 = {𝑦𝑦𝑖𝑖 } 𝑖𝑖 = 1, ⋯ , 𝑁𝑁 : 地震デマンド

初期サンプルでの学習

能動学習（ベイズ最適化）

1. Determine initial sampling size 𝒮𝒮

10. while active learning do

2.
3.
4.

5.
6.

𝒮𝒮 = 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅(𝒳𝒳)𝒳𝒳train = 𝒙𝒙𝑖𝑖 𝑖𝑖 ∈ 𝒮𝒮
for each 𝑖𝑖 ∈ 𝒮𝒮 do𝑦𝑦𝑖𝑖 = 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝒆𝒆𝑖𝑖

add 𝑦𝑦𝑖𝑖 to 𝒴𝒴train

7.

end for8.

𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺. 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿(𝒳𝒳𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 , 𝒴𝒴𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 )

11.
12.
13.
14.
15.

𝑖𝑖 ∗ = argmax 𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺. 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝒙𝒙𝑖𝑖𝑖𝑖∈ 1,⋯,𝑁𝑁𝑦𝑦𝑖𝑖 ∗ = StructuralAnalysis 𝒆𝒆𝑖𝑖 ∗add 𝒙𝒙𝑖𝑖 ∗ to 𝒳𝒳𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡
add 𝑦𝑦𝑖𝑖 ∗ to 𝒴𝒴𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡

𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺. 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 𝒳𝒳𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 , 𝒴𝒴𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡

16. end while

17. for each 𝑖𝑖 = 0 to 𝑁𝑁 do
18.

𝑦𝑦𝑖𝑖 = 𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺. 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝒙𝒙𝑖𝑖

19. end for49

能動学習の効果の把握

Number of Samples

50

能動学習の応答曲面への影響（最終サンプル200)

51

地震デマンドの累積度数分布
最終サンプル数200, 能動学習有(Init10)

52

まとめ
• 地震動の次元圧縮- ニューラルネットワークを用いたAutoencoderにより，地震動を次元圧縮する手法を提案した．高精度に元の波形を復元可能な地震動の特徴量を生成することができた．

• 地震デマンドの応答曲面- ガウス過程回帰とベイズ最適化を用いた地震デマンドの応答曲面手法を提案した．
- 能動学習を行うとランダムにサンプリングした場合に比べて正解値にフィットした結果が得られ，ベイズ最適化による能動学習の効果が確認できた．

• 今後の課題- 詳細FEMの代理モデルを地震応答解析に導入して，部材レベルのフラジリティ関数を作成する．
- エレベーターなどの設備機器や室内の家具・什器の地震応答解析と連携して，機能性に関わるフラジリティ関数を作成する．
53

トピック5
異種シミュレーション結果のWebGIS上での可視化

54異種シミュレーション比較サイトの構築• デジタルツインでの構造物の地震応答解析として，利用可能な都市の構造物の情報や計算資源に応じて，異なる種類のシミュレーション技術を柔軟に選択して統合する技術が求められる．
• 熊本県益城町を対象としてGIS上で異種シミュレーション結果を統合して可視化する異種シミュレー
ション比較サイトを構築
異種シミュレーション比較サイト

55

まとめ
• 熊本県益城町を対象としてGIS上でIES, wallstat,数値震動台の異種シミュレーション結果を統合して可視化を行った．
• 今後の課題- GIS上でBIMデータ，観測データ，数値解析結果を統合的に管理して，複数の研究機関が共同で研究を実施できるような環境の構築- 各種データの標準化とデータベース化- UI,バックエンドの自動処理，API化などの基盤的な機能の強化- シミュレーション機能のWeb化
56

全体のまとめ• 防災科研第5期中長期計画で実施する「数値震動台に基づく都市空間レベルの数値解析基盤の構築」に関する構想と5つのトピックの準備状
況を紹介した．
• 各トピックについての今後の目標- BIMとE-Modelerの連携-

都市のBIMモデルの整備と解析モデル構築の自動化により都市の構造物群の詳細な数値解析モデルを整備する．

- 詳細FEMのサロゲートモデル-

詳細FEMの計算負荷を劇的に低減することにより，都市空間レベルの建物群の詳細FEMの解析を実現する．

- 実験と数値解析の多点比較ソフトウェア(E-Validator)-

E-Defense実験等を活用した各種数値解析の妥当性確認の環境整備により，都市空間レベルのシミュレーションに信頼性が示された数値解析技術を活用．

- 地震デマンドの応答曲面の構築-

物理シミュレーションに基づいた個々の構造物の地震リスク評価- 異種シミュレーション結果のWebGIS上での可視化-シミュレーションによる地震被害リスクや災害時の被害推定情報から防災，減災に資する合意形成に適した情報を提供

57