Yoshiki Ikeda 研究室
主宰者:Yoshiki Ikeda
京都大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、建物の地震応答を制御し、安全性を向上させるための設計手法を研究しています。主な対象は、耐震構造や免震構造、制振装置(ダンパー)を備えた建物です。建物を簡略化した質量・ばね・ダンパーのモデルを用いて、地震時の揺れを効果的に低減させるための条件を数学的に導いています。特に、制御理論の極配置法という手法を応用し、目標とする振動特性(固有振動数と減衰比)を実現するために必要な構造パラメータの関係式を導き出すことで、より実用的で効果的な制振設計が可能になることを示しています。
複数の論文で共通して報告されているのは、異なる制振方式(基礎免震、中間層免震、同調型マスダンパ、粘性ダンパなど)が統一的な数学的枠組みで理解できるという知見です。さらに、各制振方式には本質的なトレードオフの関係が存在することを明らかにしています。例えば、特定の振動モードの減衰を強化すると別のモードに悪影響を及ぼす可能性があるといった、設計上の制約条件を定量的に把握できるようにしています。このアプローチにより、建築技術者は制約条件を理解した上で、最適な制振設計を行うことができます。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果(16 件)
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- DOI: https://doi.org/10.2219/rtriqr.66.1_1
- [2024] Application of pole allocation to optimize passive viscous dampers represented by the Maxwell modelDOI: https://doi.org/10.1016/j.soildyn.2024.109037
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- [2023] 極配置法に基づく建物振動の統一的理解の連結制振への拡張
- DOI: https://doi.org/10.3130/aije.88.421
- [2023] GOVERNING EQUATION BASED ON POLE ALLOCATION FOR MULTI-LUMPED-MASS STICK-SHAPE SHEAR BUILDING MODELDOI: https://doi.org/10.3130/aijjse.69b.0_1
- [2023] Development of an Artificial Intelligence Assisted Preoperative Diagnosis System for Ovarian TumorsDOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2p1-b16
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- [2022] 建物のパッシブ振動制御の極配置法に基づく統一的理解
- DOI: https://doi.org/10.1002/stc.2995
- DOI: https://doi.org/10.1002/eqe.3630
- DOI: https://doi.org/10.3130/aijjse.68b.0_367
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2021.113530
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