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公開番号2024042295
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-03-28
出願番号2022146902
出願日2022-09-15
発明の名称振動波形生成方法及び振動波形生成装置
出願人鹿島建設株式会社
代理人弁理士法人後藤特許事務所
主分類G01H 17/00 20060101AFI20240321BHJP(測定;試験)
要約【課題】ばらつきを持った複数の模擬振動波形を生成する。
【解決手段】振動波形生成方法は、実振動の時刻歴波形を振動の振幅特性を表す解析モデルに基づいて回帰分析して実振動の振幅スペクトルをターゲットスペクトルとして取得するステップと、実振動の時刻歴波形とその振動発生条件とを機械学習させることで構築された学習済みモデルによって所定の振動発生条件における模擬振動波形を複数生成するステップと、複数の模擬振動波形のうちの所定数の模擬振動波形とターゲットスペクトルとを所定の周波数帯において比較して互いの適合度を求め、出力する所定数の模擬振動波形の組み合わせを適合度に基づいて複数の模擬振動波形から選定するステップと、を含む。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
所定の振動発生条件で生じる外力により対象物に作用しうる模擬振動波形を生成する振動波形生成方法であって、
実振動の時刻歴波形を振動の振幅特性を表す解析モデルに基づいて回帰分析して前記実振動の振幅スペクトルをターゲットスペクトルとして取得するステップと、
前記実振動の前記時刻歴波形とその前記振動発生条件とを機械学習させることで構築された学習済みモデルによって所定の前記振動発生条件における前記模擬振動波形を複数生成するステップと、
複数の前記模擬振動波形のうちの所定数の前記模擬振動波形と前記ターゲットスペクトルとを所定の周波数帯において比較して互いの適合度を求め、出力する前記所定数の前記模擬振動波形の組み合わせを前記適合度に基づいて複数の前記模擬振動波形から選定するステップと、を含む、
振動波形生成方法。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
請求項１に記載の振動波形生成方法であって、
前記適合度は、前記所定数の前記模擬振動波形の振幅の平均値と前記ターゲットスペクトルとの残差に基づいて設定される、
振動波形生成方法。
【請求項３】
請求項１に記載の振動波形生成方法であって、
前記適合度は、前記所定数の前記模擬振動波形の振幅の平均値と前記ターゲットスペクトルとの残差と、前記所定数の前記模擬振動波形の振幅スペクトルのばらつきを表すばらつき指標値と前記ターゲットスペクトルの前記ばらつき指標値との残差と、に基づいて設定される、
振動波形生成方法。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一つに記載の振動波形生成方法であって、
機械学習される前記実振動の前記時刻歴波形は、振幅を所定の範囲内で基準化した波形であり、
前記模擬振動波形を複数生成するステップでは、前記学習済みモデルによって振幅が基準化された基準模擬波形を出力し、
前記模擬振動波形を選定するステップでは、補正係数を所定の数値範囲内において所定の数値間隔で変更しながら前記基準模擬波形の振幅に対して乗算して補正波形を求め、前記模擬振動波形の前記補正波形と前記ターゲットスペクトルとの前記適合度が最も小さくなるように前記模擬振動波形それぞれの前記補正係数を算出し、当該補正係数による前記補正波形を前記模擬振動波形として選定する、
振動波形生成方法。
【請求項５】
所定の振動発生条件で生じる外力により対象物に作用しうる模擬振動波形を生成する振動波形生成装置であって、
実振動の時刻歴波形とその前記振動発生条件とが機械学習された学習済みモデルによって所定の前記振動発生条件における前記模擬振動波形を複数生成する波形生成部と、
振動の振幅特性を表す解析モデルに基づいて前記実振動を回帰分析して前記実振動の振幅スペクトルをターゲットスペクトルとして取得するターゲットスペクトル取得部と、
複数の前記模擬振動波形のうちの所定数の前記模擬振動波形と前記ターゲットスペクトルとを所定の周波数帯において比較して互いの適合度を求め、出力する前記所定数の前記模擬振動波形の組み合わせを前記適合度に基づいて選定する波形選定部と、を備える、
振動波形生成装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、振動波形生成方法及び振動波形生成装置に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
従来から、対象物に生じる振動を予測・評価する技術として、種々のものが知られている（例えば特許文献１）。特許文献１には、地震動諸特性パラメータと当該地震動諸特性パラメータに基づいて地震動指標を算出する地震動シミュレーションを実行したときの地震動指標算出結果とが関連付けられた地震動データを複数記憶するデータベースから、地震動諸特性パラメータを特徴量とし、地震動指標算出結果を目的変数として、当該特徴量及び当該目的変数で構成される学習用データを複数取得する取得工程と、複数の学習用データに基づいて、特徴量及び目的変数の相関関係を機械学習により学習することにより、機械学習の学習済みモデルとして地震動評価モデルを生成する生成工程と、を含む地震動評価モデル生成方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－５３１５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の地震動評価モデルは、地震動の振幅特性、周期特性、及び、経時特性の少なくとも一つが含まれる地震動指標算出結果を出力する。つまり、この地震動評価モデルは、地震動の特性を表す指標値を出力するものである。
【０００５】
一方、ある特定の条件の外力により対象物に作用する振動を波形として予測し、評価したいという要望がある。実際に対象物に生じる振動では、対象物に作用する外力の特定のパラメータが同じ条件であっても、波形にばらつきが生じる。このため、対象物に作用する振動を波形として予測する場合にあっても、ばらつきを考慮した波形の予測が求められる。
【０００６】
本発明は、ばらつきを考慮した模擬振動波形を生成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、所定の振動発生条件で生じる外力により対象物に作用しうる模擬振動波形を生成する振動波形生成方法であって、実振動の時刻歴波形を振動の振幅特性を表す解析モデルに基づいて回帰分析して実振動の振幅スペクトルをターゲットスペクトルとして取得するステップと、実振動の時刻歴波形とその振動発生条件とを機械学習させることで構築された学習済みモデルによって所定の振動発生条件における模擬振動波形を複数生成するステップと、複数の模擬振動波形のうちの所定数の模擬振動波形とターゲットスペクトルとを所定の周波数帯において比較して互いの適合度を求め、出力する所定数の模擬振動波形の組み合わせを適合度に基づいて複数の模擬振動波形から選定するステップと、を含む。
【０００８】
また、本発明は、所定の振動発生条件で生じる外力により対象物に作用しうる模擬振動波形を生成する振動波形生成装置であって、実振動の時刻歴波形とその振動発生条件とが機械学習された学習済みモデルによって所定の振動発生条件における模擬振動波形を複数生成する波形生成部と、振動の振幅特性を表す解析モデルに基づいて実振動を回帰分析して実振動の振幅スペクトルをターゲットスペクトルとして取得するターゲットスペクトル取得部と、複数の模擬振動波形のうちの所定数の模擬振動波形とターゲットスペクトルとを所定の周波数帯において比較して互いの適合度を求め、出力する所定数の模擬振動波形の組み合わせを適合度に基づいて選定する波形選定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ばらつきを持った複数の模擬振動波形が生成される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本発明の実施形態に係る振動波形生成装置の構成を示すブロック図である。
本発明の実施形態における実波形データの一例を示す図である。
本発明の実施形態に係る波形生成方法を説明するためのフローチャート図である。
本発明の実施形態に係る振動波形生成方法において出力波形群を選定する方法を示すフローチャート図である。
本発明の実施形態におけるターゲットスペクトルと模擬振動波形群の平均値とを表すグラフ図であり、縦軸が振幅、横軸が周波数を表す。
本発明の実施形態におけるターゲットスペクトルの標準偏差と模擬振動波形群の標準偏差とを表すグラフ図であり、縦軸が標準偏差、横軸が周波数を表す。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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