著者
青木 孝義 谷川 恭雄 中埜 良昭 湯浅 昇 岸本 一蔵 丸山 一平 高橋 典之 松井 智哉 濱崎 仁 迫田 丈志 奥田 耕一郎
出版者
名古屋市立大学
雑誌
基盤研究(A)
巻号頁・発行日
2010-04-01

本研究は、2009年にイタリアで発生した地震により被害を受けた文化遺産建築の被害調査を実施して、被害状況と応急処置方法を系統的に整理し、1970年代以降に文化遺産建築に対して行われたRC補強の効果を検証し、モニタリングにより補強前、補強途中の構造的安定性と補強後の補強効果を検証することにより、また、関連する国内外の文化遺産建築の調査を通して、文化遺産建築の有効な修復・補強方法、地震によるリスクから文化遺産建築を保護する方法に関する海外学術調査を実施したものである。
著者
佐藤 佳代 吉川 暢宏 楊 元稙 中埜 良昭
出版者
日本計算工学会
雑誌
日本計算工学会論文集 (ISSN:13478826)
巻号頁・発行日
vol.1999, pp.19990025-19990025, 1999 (Released:2004-11-11)
参考文献数
10

A new learning algorithm named whole learning algorithm is proposed for the feedforward neural network. Strictly speaking, the learning of the feedforward neural network is a kind of multi-objective optimization problem to minimize the errors of outputs for all the learning data sets with respect to the amount of weight modification. All the learning data sets are simultaneously taken into account to constitute the governing equation of the weight modification, which is formulated as linear simultaneous equations with rectangular matrix of coefficients in the proposed algorithm. The solution of the equation is determined by means of the Moore-Penrose generalized inverse to deal with the rectangular matrix. The efficiency of the proposed algorithm is demonstrated through the problem to learn the nolinear behavior described by the Ramberg-Osgood model. The applicability of the proposed algorithm is investigated in problem to learn the earthquake response of RC members.
著者
中埜 良昭 高橋 典之 崔 琥
出版者
東京大学
雑誌
基盤研究(B)
巻号頁・発行日
2009

本研究の主目的は,無補強組積造壁を有するRC造建物の被災度判定手法の実用化に供するデータをその縮小モデルを用いた破壊実験を通じて収集・分析することで,ここではその第1段階として被災度判定手法の確立に不可欠であるRC造架構に内蔵された壁体のせん断力および破壊メカニズムを詳細に評価するため,面内方向への静的載荷実験を実施した。その結果,本実験の特徴の1つである各組積ユニットに貼り付けた3軸歪ゲージのデータから壁体に作用する対角圧縮ストラットの形成角度や等価幅などを詳細に評価することができた。また,これらの検討結果および別途に実施した組積ユニットの材料試験結果に基づき壁体の負担せん断力を算定し,架構全体の荷重-変形関係を精度良く再現することができた。