Jun Iyama 研究室

主宰者：Jun Iyama
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、地震や外部負荷を受ける建築構造物の損傷を迅速かつ正確に検出・評価する手法の開発に取り組んでいます。特に鋼製建物を対象として、加速度やひずみ（部材の変形量）の測定を通じて、構造物全体だけでなく個別の部材がどの程度ダメージを受けたかを把握する方法を研究しています。従来の多くの監視システムは建物全体の揺れ（加速度）のみを記録していましたが、本研究室ではひずみ測定を組み合わせることで、目に見えない内部の部材損傷まで検出できる技術を提案しています。 研究の手法としては、実験室での規模を段階的に拡大した試験や、実際の建物での計測を活用しています。微小な揺れ（常時微動）や小規模な地震時の応答データから構造物の特性変化を読み取り、損傷の有無や程度を推定する指標（局部剛性など）を開発しています。また、有限要素解析を用いた数値シミュレーションにより、実験結果を理論的に検証・補強しています。これらの成果は、大規模な駅舎や体育館などのスパン構造や高層建物の耐震性評価に応用可能です。 さらに本研究室では、構造物の健全性監視に加えて、屋根の積雪荷重推定や階段での人の流れ把握など、建築物の安全運用に関連した応用研究も展開しています。安価なセンサーの活用と機械学習の導入により、実用的で持続可能な監視システムの実現を目指しています。

※ 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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