Siyi Jia 研究室

主宰者：Siyi Jia
早稲田大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Siyi Jia研究室では、建築構造物の劣化状態を効率的に把握し、安全性を評価するための数学的手法の開発を行っています。主な対象は、コンクリート橋梁や鉄筋コンクリート構造物であり、鋼材腐食やコンクリートのクリープ（時間に伴う変形）といった経年劣化現象を扱っています。限定的な測定データから構造物の内部状態を推定する必要があるため、ベイズ統計学という不確実性を定量的に扱う統計手法をベースとした推論フレームワークを構築しています。 手法としては、たわみ測定や目視観察可能なひび割れ幅といった実験的観測データと、有限要素解析などの計算モデルを組み合わせた逆解析を実施しています。データが限定される場合には、複数の異なる条件下での過去のデータから知識を転用するメタラーニングや、機械学習による領域適応といった技術も導入しており、測定効率の最適化についても検討しています。また、材料の非一様な劣化分布を扱うため、空間相関を考慮した確率場のモデル化や、高次元データの次元削減技術も活用しています。 これらの研究成果により、検査データが少ない現場条件でも、構造物の状態評価と維持管理計画の合理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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