Masaru Kitahara 研究室
主宰者:Masaru Kitahara
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室では、構造物の安全性と耐久性を保証するための計測データ駆動型の解析手法の開発に取り組んでいます。既存の橋梁やその他の土木構造物は、地震や経年劣化によって内部損傷を被ります。これらの損傷を検知し、残存性能を正確に評価することが、構造物の適切な維持管理に不可欠です。本研究室は、振動計測や画像解析から得られるデータを用いて、数値モデルのパラメータを逐次的に更新し、構造物の現況を把握する方法を研究しています。
技術的には、ベイズ統計学に基づくモデル更新手法、統計的学習法、そして効率的な数値解析アルゴリズムを組み合わせたアプローチを採用しています。計測ノイズや材料特性のばらつきといった不確定要因を確率的に定量化し、その影響を地震応答や構造性能の評価に反映させることが特徴です。また、有限要素法と3次元画像処理、機械学習モデルを融合させ、損傷領域の検出や橋梁設計案の自動生成といった応用も展開しています。
これらの研究を通じて、観測に基づく信頼性の高い性能評価と、それに基づいた合理的な補修・更新判断を支援する技術基盤の構築を目指しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2025.117752
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.strusafe.2025.102577
- DOI: https://doi.org/10.2749/tokyo.2025.0499
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.24-15022
- DOI: https://doi.org/10.3850/978-981-94-3281-3_esrel-sra-e2025-p8724-cd
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.strusafe.2025.102686
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.23-15008
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.marstruc.2024.103723
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.22-15005
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- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejseee.77.4_i_61
- DOI: https://doi.org/10.1061/ajrua6.0001149
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