応答加速度記録を用いた CNN による木造住宅の地震時損傷度判定
Seismic Damage Assessment of Wooden Houses Using CNN with Response
Acceleration Records○岡田 寅杜*1，宮津 裕次*2
Toramori OKADA ＊1and Yuji MIYAZU＊2*1 東京理科大学理工学研究科建築学専攻

大学院生

Graduate student, Tokyo University of Science*2 東京理科大学理工学部建築学科

講師・博士(工学)Junior Assoc. Prof., Tokyo University of Science, Dr. Eng.
キーワード：損傷度判定; 木造住宅; 模擬地震動; 拡張 NCL モデル; Convolutional Neural Network
Keywords: damage assessment; wooden house; simulated ground motion; ENCL model; convolutional neural network.

1. はじめに畳み込み

地震時に木造住宅の損傷度を即座に判定することは、迅畳み込み

速な避難や救助の観点から有用である。近年では、高性能プーリング

な MEMS 加速度センサーが開発されており、今後はコスプーリング

ト性が要求される木造住宅に対しても加速度センサーを全結合

図1設置できるようになることが期待される。さらに、LPWA

CNN の概要に代表される無線通信技術も発展しており、加速度センサーで計測・分析したデータを即時に集約・共有することも歴応答解析を行う。せん断ばねの復元力特性には、構造用可能となってきている。また近年注目が集まっている人工合板壁の繰り返し載荷実験で得られた荷重変形履歴を模知能技術は幅広い分野で応用されており、手軽に利用する擬する拡張 NCL モデル（以下、ENCL モデル）2)を用いた。

ことも可能になってきている。

解析モデルは 3 種類を想定し、1 層と 2 層の最大耐力を建

本報告では、2 層木造住宅を対象に、機械学習の 1 つで物総重量と等しくしたモデル 1、最大耐力をモデル 1 のある Convolutional Neural Network（CNN）を用いて加速度1.25 倍としたモデル 2、最大耐力をモデル 1 の 1.5 倍としデータから建物の損傷度を推定・予測する方法を提案する。

たモデル 3 の 3 種類とした。モデル 1 の弾性 1 次固有周期は 0.29 s であり、減衰は初期剛性比例型の 1%とした。

2. CNN の概要
CNN とは機械学習の中でもディープラーニングの一種

解析モデルを図 2 に、ENCL モデルのパラメータを表 1 に、荷重変形履歴を図 3 に示す。

で、特に画像認識や音声認識の分野に用いられることの多い人工知能技術である。畳み込み層(Convolutional Layer)と

表1

プ ー リ ン グ 層 (Pooling Layer) 、 そ し て 全 結 合 層 (FullyConnected Layer)を基本の 3 構成とするニューラルネットワークである。本報告では、大量の模擬地震動を用いた時

ENCL モデルのパラメータ(モデル 1)
層間変形角(rad) 荷重(kN)

ENCL モデル

刻歴応答解析の結果から、CNN により加速度と層間変形AB

n1

n20.0033

93.56

0.15

0.55

1.10

4.00

0.0084136.75

0.16

0.65

1.40

6.30

0.0167177.13

0.17

0.72

1.95

6.95

0.0223

197.32

0.17

0.73

2.30

7.30

0.0334199.92

0.17

0.75

3.00

8.00

0.0501199.92

0.17

0.77

3.70

8.70

角の関係を学習し、観測地震動が入力された場合の損傷度、並びに層間変形角時刻歴を予測する。図 1 に CNN の概要図を示す。

ENCL モデル

3. 学習データの作成方法
3.1.

解析モデル

2 層木造住宅を想定した 2 自由度せん断質点系モデルを作成し、振動解析ソフトウェア

OpenSees1) により時刻

日本建築学会情報システム技術委員会
第 44 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 335-338 ， 2021 年 12 月，京都
Proceedings of the 44th Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 335-338 ， Dec. ， 2021 ， Kyoto

図2解析モデル
図3

荷重変形履歴－ 335 －3.2.

…, 10 倍したものを入力地震動とした。よって、入力地震

入力地震動

機械学習には大量の学習データが必要なため、時刻歴応動の総数は (210+3150)×10=33600 となる。
時刻歴応答解析

答解析に用いる入力地震動には模擬地震動を用いる。模擬の数値積分法は Newmark β 法（β=0.25）とした。学習に用地震動としては、海溝型の地震動を想定した比較的広い振いる入力データは 4 秒間の 2 階応答加速度データとした。

動数成分を有する地震動と、直下型の地震動を想定したパ出力データは、4 章に示す分類問題では 4 秒間での最大層ルス性の地震動の 2 種類を用いる。

間 変 形 角 に 基 づ く 損 傷 度 判 定 値 (1/120rad 以 下 は 0 、1/120~1/30rad は 1、1/30rad 以上は 2)とし、5 章に示す時刻

3.2.1

歴予測問題では 4 秒間の層間変形角の時刻歴波形とした。

海溝型地震を想定した地震動定常不規則波形と包絡関数の積による式(1)によって作成した。

分類問題では、作成した全データセットから損傷度判定値ごとに同数のデータをランダムに取得し、そのうち 90%を

1 y = z (t ) H ( )S ( i ) eit d−2

学習用、10%を評価用として用いた。学習には SONY の(1)Neural Network Console3)を使用した。推論実行に用いるデータは、気象庁および防災科学技術研究所の地震計で記録された計測震度 5.5 以上の 259 波の実地震動を用いた応答

S(iω)はホワイトノイズの見本関数のフーリエ変換とし、解析により、学習・評価用データと同様に作成したものをH(ω)は地盤の伝達関数を想定して式(2)で与えた。

使用した。

2 H ( ) = 1 + 4hg 2 g    2 22  1 − 2  + 4hg  2 g   g (2)4. 分類問題の学習・評価結果
4 章では、CNN の出力を 4 秒間の層間変形角の最大値から設定される損傷度として分類問題を構成し学習を行った。4.1 ではモデル 1 の学習データセットのみを用いる

hg と ωg はそれぞれ地盤の減衰定数と卓越円振動数である。

ことで、2 層木造住宅に対して応答加速度データから建物z(t)は包絡線関数であり式(3)で与えた。の損傷度をどの程度予測できるかについて示し、4.2 では
3 種類のモデルからなる学習データセットを利用するこ2( t 5)z (t ) = 1exp ( −0.027 ( t − 35) )0t 5とで、耐力の異なる木造住宅に対する CNN の適用性を検(3)5  t  35証する。

35  t  120
4.1.モデル 1 の損傷度判定
分類問題に対して、モデル 1 の学習データセットのみに

地盤の減衰定数は 0.3~0.5 の一様乱数、地盤の卓越円振動数は 0.2~5 Hz の一様乱数とした。また、式(1)中の S(iω)のパワースペクトル密度は等しくした。地震動の継続時間は120 s として 210 波作成した。

ように 2 波の Ricker wavelet の重ね合わせで表される波形を用いた。

(2)− 2 fi2 ( t −ti +tm )す。評価結果より、学習段階では Accuracy で約 88%の精度を得ることが出来ている。判定値別では判定値
1(1/120~1/30rad)の評価結果が低い。これは他の判定値と比べ 1/120~1/30rad の間では幅広い層間変形が含まれているすいことが原因と考えられる。実地震動による推論実行の2(4)Vi は振幅(m/s)、fi は振動数（Hz）、(ti−tm)は波形の中心時間(s)である。Vi は 0.1、fi は 0.5~2.0 の一様乱数、ti は 3.5~4.5の一様乱数、tm は−2~2 の一様乱数とし、継続時間は 8 s として 3150 波作成した。
3.3. CNN データセットの作成
作成した地震動の加速度波形について、振幅を 1, 2, 3,報告 H17た。表 2 に学習に使用した CNN のモデルの構成を示し、こと、また判定値 0,2 と 1 の境界付近の値が誤判定されや

y = Vi 1 − 2 2 fi 2 ( t − ti + tm ) ei =1ータを用意し、そのうち 90%を学習、10%を評価に利用し表 3 に分類問題の評価結果を示す。図 4 左に学習曲線を示

3.2.2 直下型地震動を想定したパルス性地震動
パルス性地震動としては、速度の時刻歴波形が式(4)の2よる学習によって得られる評価結果を示す。30000 個のデ傾向は学習時の評価結果と類似しているが、小さい判定値に誤判定されていることが多く、残留変形を考慮できていないことが原因と考えられる。
4.2. モデル 1~3 の損傷度判定
学習モデルは表 2 と同じとし、学習データにはモデル1~3 を同数混ぜたデータセットを利用して、幅広い建物耐力に対応できるモデルの構築を試みる。データセットの内訳はモデル 1~3 それぞれに対して 30000 個のデータ、（各－ 336 －判定値で 10000 個のデータ）用意し、合計 90000 個のデー

表5タとする。そのうち 90%を学習用、10%を評価用とした。
図 4 右に学習曲線を、表 4~6 に各モデルの評価結果を推定値

推定値

012Recall

012Recall089896689.8%

0486

14097.2%

17879712579.7%11193324966.4%

21410987787.7%

26513330260.4%

正解値示す。4.1 の結果と比較すると、学習曲線は早い段階で横ばいとなった。評価結果では、モデル 1 の評価結果は 4.1

モデル 2 の評価結果（左:学習時、右:推論実行）
正解値

Precision

90.7% 79.5% 87.0% Accuracy

Precision

72.5% 69.3% 86.0% Accuracyの結果と同様の傾向となり、学習時の評価結果では全体のF-Measures

90.2% 79.6% 87.3%

F-Measures

83.1% 67.8% 71.0%

精度が 2%ほど低下した。モデル 2，3 の評価結果では、各

表6

判定値の傾向や全体の精度の関係は類似の結果となったが、モデルの耐力が高くなるに従って精度が低下することが分かった。モデル 3 の判定値 2(1/30rad 以上)のデータが少ないことがその原因と考えられる。
表2
Name74.7%

モデル 3 の評価結果（左:学習時、右:推論実行）
推定値

010890193219

正解値

推定値

012

Recall2

199.4%

295

3159.0%

273

54.6%

2

Recall101989.0%

0497

787

120

78.7%

1

17493888

88.8%

287140

正解値

Precision

88.8% 80.2% 87.3% Accuracy

Precision

65.6% 67.5% 89.5% Accuracy

F-Measures

88.9% 79.5% 88.0%

F-Measures

79.0% 63.0% 67.8%

85.5%

71.0%

分類問題の CNN モデル
Outmaps Outshape KernelShapes

Input

Padding Stride

400,15. 時刻歴応答の予測
5.1.モデル 1 の層間変形角時刻歴の予測

Transpose

1,400

Reshape_2

1,1,400

Convolution

85.7%

5 章では出力を層間変形角時刻歴として、時刻歴波形の

16

16,1,400

1,30,1

1,1

MaxPooling

16

16,1,200

1,20,01,2Convolution_2

10

10,1,200

1,30,1

1,1

MaxPooling_2

10

5,1,100

1,20,01,2Convolution_3

5

5,1,100

1,30,11,1に使用した。表 7 に学習に使用した CNN のモデル構成を

55,1,50

1,20,01,2

図 6 左に学習曲線を示す。

ReLU予測を行う。本節では、モデル 1 の学習データセットのみによる学習によって得られる時刻歴応答の予測結果を示す。30000 個のデータを使用し、90%を学習、10%を評価

ReLU_2

ReLU_3
MaxPooling_3
Affine20

ReLU_420

Affine_23

SotmaxCrossEntropy1

図 5 には、実地震動による推論実行の結果を示す。各損傷度から 1 つの結果を例示している。正解と CNN によって予測されたデータの二乗平均平方根誤差（RMSE）を図中に示す。小変形から大変形まで、CNN による推定結果

表3
推定値

評価結果（左：学習時、右：推論実行）
推定値

所的な差は認められる。

012

Recall0919

77491.9%0495

15284410484.4%

1198

2108890

89.0%

46152

正解値

2

正解値

2は正解の周期特性と位相特性を概ね模擬できているが、局

012

Recall5099.0%2752755.0%

302

60.4%

Precision

94.5% 82.0% 89.2% Accuracy

Precision

67.0% 63.7% 91.8% Accuracy

F-Measures

93.2% 83.2% 89.1%

F-Measures

79.9% 59.0% 72.9%

88.4%

71.5%

表7Name

時刻歴予測の CNN モデル
Outmaps Outshape KernelShapes

Input
Reshape_2
Convolution

Padding

Stride400,1
1,400,1
16

16,400,1

5,1

2,0

1,1

10

10,400,1

5,1

2,0

1,1

1

1,400,1

5,1

2,0

1,1

HardTanh
Convolution_2
HardTanh_2
Convolution_3

図4Affine

400,1

HardTanh_3

400,1

SquaredError

400,1

学習曲線（左：モデル 1 のみ、右：モデル 1~3 の混合）
RMSE

表40.00072

モデル 1 の評価結果（左:学習時、右:推論実行）
推定値

正解値

012

Recall

推定値
正解値

012

Recall0926

72292.6%

0490

10098.0%17580212380.2%

1180

279

4155.8%23122875

87.5%

253139308

61.6%

Precision

92.2% 80.5% 87.5% Accuracy

Precision

67.8% 65.2% 88.3% Accuracy

F-Measures

92.4% 80.4% 87.5%

F-Measures

80.1% 60.1% 72.6%

報告 H17

86.8%

71.8%

(a)1/120rad 以下の例

－ 337 －

RMSE
0.00209

RMSE
0.00204(b)1/120~1/30rad の例

RMSE
0.00312RMSE
0.00802

RMSE
0.00535(c)1/30rad 以上の例
図5

モデル 1 の予測結果

5.2. モデル 1~3 の層間変形角時刻歴の予測
本節では、4.2 と同様にモデル 1~3 の学習データを使用して、幅広い建物耐力に対応できる CNN モデルの構築を

図7

モデル 1 の予測結果（上：~1/120rad、中：1/120rad~1/30rad、下：1/30rad~）試みる。CNN モデルは表 7 と同じとし、4.2 と同様の構成

RMSE
0.00105

でデータセットを作成した。図 6 右に学習曲線を示す。図7~9 に各モデルに対して行った実地震動による推論実行の結果を各判定値から一例ずつ示す。

RMSE
0.00243

RMSE
0.00599

図6

学習曲線（左：モデル 1 のみ、右：モデル 1~3 の混合）

図 6 の学習曲線からは、学習データ数の多いモデル 1~3の学習においてエラーが大きくなっていることが分かる。
時刻歴の予測結果では CNN による予測結果が正解を概ね模擬できているが、局所的な差が認められる結果となった。

図8

モデル 2 の予測結果（上：~1/120rad、中：1/120rad~1/30rad、下：1/30rad~）RMSE はモデルによる差は少なく、また、5.1 の結果と比RMSE

較しても傾向の違いは見られなかったが、予測する応答変0.00073

形の増大に伴って RMSE も大きくなることが分かった。
6.まとめ
RMSE

判定値分類問題では、推論実行の精度は約 70%となっ0.00428た。時刻歴応答の予測では、建物耐力や応答の大きさによって推定精度にばらつきはあったものの、正解を概ね模擬できる結果となった。
RMSE［参考文献］
1） OpenSees, https://opensees.berkeley.edu/ ,参照 2020.10.1
2） 松永裕樹,宮津裕次,曽田五月也:木造軸組耐力壁/非耐力壁の汎用モデル化手法に関する研究,日本建築学会構造系論
文集,第 74 巻,第 639 号,pp.889-896,2009.53） SONY：Neural Network Console ,https://dl.sony.com/ja/,参照 2021.2

報告 H170.00553

図9

モデル 3 の予測結果（上：~1/120rad、中：1/120rad~1/30rad、下：1/30rad~）－ 338 －