Zhenghao Ding 研究室

主宰者：Zhenghao Ding
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、橋梁やビルなどの大型構造物の健全性を診断・評価するための方法論を開発しています。測定時のノイズや不確実性が存在する現実的な条件下で、どこにどの程度の損傷が生じているかを正確に特定することが主な研究課題です。特に鉄骨鉄筋コンクリート橋梁や複雑な形状の建造物など、現代的で複雑な構造物の健全性監視に対応する手法を目指しています。 これを実現するため、複数のセンサーから得られた異なる種類の計測データ（変位、ひずみ、加速度など）を統合的に処理する技術を活用しています。また、ベイズ統計学や機械学習（ニューラルネットワーク、最適化アルゴリズムなど）といった数学的手法を組み合わせることで、損傷パターンの疎性（限定的な分布）を自然に表現し、ノイズの影響に強い識別モデルを構築しています。さらに、構造物の振動応答データから損傷情報を引き出す「出力のみの識別」や、部分的な構造要素ごとの評価も手がけています。 加えて、自己充填コンクリートや鉄骨充填管柱といった新しい建材の性能予測、および航空機翼のような非線形振動特性を持つ機械系の解析にも研究を拡張しています。これらの課題に対し、群知能アルゴリズムや深層学習などの先進的な計算手法を適用し、設計・保全の最適化に貢献することを目指しています。

※ 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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