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This study adopted transfer learning for the seismic response prediction of real structures using deep learning. This approach aims to …

This study proposes a surrogate model using deep kernel learning (DKL) with a convolutional neural network (CNN) and attention …

本研究では、有限要素法などの数値解析を用いずに、センサーデータから構造物の地震応答を予測するための説明可能な深層学習モデルであるExSRNet（Explainable Seismic Response Networks）を提案する。ExSRNetは周波数特性に着目し、周 …

地震による構造物の被災度を確率論的に評価するために、地震動の不確定性を考慮する必要がある。しかし、不確定性を考慮し、数値計算を繰り返すのは計算コストが高い。本研究では、地震応答解析を深層学習器で置き換える代替モデルを用いることで計算コストの低減を図る。代替モデルに …

Civil structures should keep functionality during earthquake events, necessitating detailed seismic evaluations. However, to account …

In this study, an explainable seismic response surrogate model, which can be deemed valid from an engineering perspective, was …

This study presents a regularized Deep Kernel Learning (DKL) model for reliability analysis with high-dimensional uncertainties. …

Seismic fragility analysis of structures such as bridges must consider not only the uncertainties in the loads to which the structure …

System fragility is required especially for the vulnerability assessment of existing bridges that configure transportation network as a …

Real-time simulation of structures and structural members enables intuitive and immediate understanding of displacements and stresses, …

The particle method does not require any computational grid and is an effective numerical method for simulating behaviors of the …

Bridge systems have many components, and their fragility assessment must consider high-dimensional uncertainties. This study …

本研究では、地震リスク解析の計算コストを削減するために、深層カーネル学習による代替モデルを開発した。このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて地震荷重の特徴を抽出する。さらに、Gradient-weighted Class Activation …

Reliability assessment of civil structures under seismic loads requires probabilistic evaluation considering the uncertainty of input …

This study developed a framework for real-time dynamic analysis of structural members using physics-informed neural networks (PINN). …

本研究では，転送学習を用いたガウス過程回帰によるサロゲートモデル(TL-GPRSM)を提案する．TL-GPRSMは，解析対象に近い入出力関係を持つデータをTLで考慮して，サロゲートモデルを構築することで，計算量を削減する． 検証では，免震RC橋脚の地震時刻歴応答解析を対 …

Monte Carlo simulation is often adopted for the structural reliability analysis of civil structures that considers the parameter …

This study proposes the surrogate modeling by the Gaussian process regression with the transfer learning (TL-GPRSM). The TL-GPRSM can …

Monte Carlo calculation is used in the seismic risk analysis of infrastructures that consider various parameter uncertainties; however, …

物性値などのパラメータ不確実性を考慮する構造物の地震リスク解析では多くの場合でモンテカルロ計算を行うが、地震動を入力とする非線形時刻歴応答解析で不確定パラメータが高次元となると計算負荷が増加する。そこで本研究では、計算負荷軽減のため、免震RC橋脚の地震応答解析を対象に、 …