JP6487880B2 - 建物の構造パラメータ同定システム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、建物の構造パラメータを同定するシステム及び方法に関し、詳しくは、建物の層剛性等の構造パラメータを、建物の各層の加速度データに基づいて同定するシステム及び方法に関する。

非特許文献１には、建物の各層で計測される微小振動の加速度データを用いて、建物の層剛性等の構造パラメータを同定する方法が記載されている。

この方法では、線形せん断剛性と線形粘性減衰を有するｎ質点系せん断モデルで表現される建物のｉ層の運動方程式を記述し、この運動方程式に基づき、全時刻歴の計測データを代入して、ｉ層の層剛性と層減衰係数を同時に同定する。

中村充、安井譲、「微動測定に基づく地震被災鉄骨建物の層損傷評価」、日本建築学会構造系論文集、１９９９年３月、第５１７号、Ｐ６１−６８

従来の同定方法は、上記のように全時刻歴の連続的な計測データを代入し、層剛性と層減衰係数を、一括的に同定する方法である。この同定方法は、微小振動を計測する際の各種のノイズ（計測機器のノイズ、電気的なノイズ等）の影響を受けやすく、ノイズの影響によって同定の信頼性が低下しやすい。

というのも、上記した従来の同定方法では、ノイズの影響を受けて計測データに原点のずれ（以下「原点ズレ」という。）が生じている場合に、層剛性と層減衰係数の同定にこの原点ズレの影響が及び、その結果として、層剛性と層減衰係数の同定の信頼性が低下するからである。

加えて、上記した従来の同定方法では、微小振動を計測してこれを同定に用いるので、計測対象となる振動は信号雑音比（Ｓ／Ｎ比）が低く、計測結果にノイズの影響が及びやすい。

本発明は、微小振動を計測する際にノイズの影響を受けにくく、建物の層剛性等の構造パラメータを、高い信頼性で同定することができるシステム及び方法を提案することを、目的とする。

本発明の一様態に係る建物の構造パラメータ同定システムは、建物のｉ層（ｉは自然数）層の構造パラメータを同定するシステムであって、計測手段と、算出手段と、抽出手段と、層剛性同定手段とを具備する。

前記計測手段は、前記建物の各層の加速度を計測する。

前記算出手段は、前記建物の各層の質量データと、前記計測手段で計測された各層の加速度データに基づいて、時刻ｔにおけるｉ層の層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）、層間速度Ｄｉ′（ｔ）及び層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）を算出する。

前記抽出手段は、ｉ層の層間速度Ｄｉ′（ｔ）がゼロとなる条件で、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）と層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の離散化されたデータを抽出する。

前記層剛性同定手段は、前記抽出手段で抽出されたデータに基づいて、回帰分析手法によりｉ層の層剛性ｋ_ｉを同定する。

本発明の一態様に係る建物の構造パラメータ同定方法は、建物のｉ層（ｉは自然数）の構造パラメータを同定する方法であって、算出工程と、抽出工程と、層剛性同定工程とを具備する。

前記算出工程では、前記建物の各層の質量データと、各層の加速度データとに基づいて、時刻ｔにおけるｉ層の層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）、層間速度Ｄｉ′（ｔ）及び層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）を算出する。

前記抽出工程では、ｉ層の層間速度Ｄｉ′（ｔ）がゼロとなる条件で、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）と層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の離散化されたデータを注出する。

前記層剛性同定工程では、前記抽出工程で抽出されたデータに基づいて、回帰分析手法によりｉ層の層剛性ｋ_ｉを同定する。

本発明は、微小振動を計測する際のノイズの影響を抑えながら、建物の層剛性等の構造パラメータを、高い信頼性で同定することができるという効果を奏する。

図１は、一実施形態の建物の構造パラメータ同定システムを概略的に示す構成図である。 図２は、一実施形態の建物の構造パラメータ同定方法を示すフロー図である。 図３Ａは、１層の荷重−変形関係の時刻歴データと、これから抽出した離散化データと、この離散化データに基づいて得た同定直線を示すグラフ図であり、図３Ｂは、２層の荷重−変形関係の時刻歴データと、これから抽出した離散化データと、この離散化データに持づいて得た同定直線を示すグラフ図であり、図３Ｃは、３層の荷重−変形関係の時刻歴データと、これから抽出した離散化データと、この離散化データに基づいて得た同定直線を示すグラフ図である。 図４Ａは、図３Ａと同一の時刻歴データに基づいて従来手法で得た同定直線を示すグラフ図であり、図４Ｂは、図３Ｂと同一の時刻歴データに基づいて従来手法で得た同定直線を示すグラフ図であり、図４Ｃは、図３Ｃと同一の時刻歴データに基づいて従来手法で得た同定直線を示すグラフ図である。 図５Ａは、１層の荷重−変形関係の時刻歴データと、これの微小変形域から抽出した離散化データと、この離散化データに基づいて得た同定直線を示すグラフ図であり、図５Ｂは、２層の荷重−変形関係の時刻歴データと、これの微小変形域から抽出した離散化データと、この離散化データに持づいて得た同定直線を示すグラフ図であり、図５Ｃは、３層の荷重−変形関係の時刻歴データと、これの微小変形域から抽出した離散化データと、この離散化データに基づいて得た同定直線を示すグラフ図である。 図６Ａは、図５Ａと同一の時刻歴データの大変形域から抽出した離散化データと、この離散化データに基づいて得た同定直線を示すグラフ図であり、図６Ｂは、図５Ｂと同一の時刻歴データの大変形域から抽出した離散化データと、この離散化データに持づいて得た同定直線を示すグラフ図であり、図６Ｃは、図５Ｃと同一の時刻歴データの大変形域から抽出した離散化データと、この離散化データに基づいて得た同定直線を示すグラフ図である。 図７Ａは、図５Ａ及び図６Ａと同一の時刻歴データに基づいて従来手法で得た同定直線を示すグラフ図であり、図７Ｂは、図５Ｂ及び図６Ｂと同一の時刻歴データに基づいて従来手法で得た同定直線を示すグラフ図であり、図７Ｃは、図５Ｃ及び図６Ｃと同一の時刻歴データに基づいて従来手法で得た同定直線を示すグラフ図である。

［一実施形態］
一実施形態の建物の構造パラメータ同定システムや、これを用いた建物の構造パラメータ同定方法について、添付図面に基づいて説明する。以下の文中では、建物の構造パラメータ同定システムを単に「同定システム」と称し、建物の構造パラメータ同定方法を単に「同定方法」と称する。

図１には、本実施形態の同定システムを概略的に示している。同定システムは、建物２で計測される加速度のデータ（以下「加速度データ」と称する。）に基づいて、建物２の層剛性、層減衰係数等の構造パラメータを、回帰分析手法を用いた逆解析によって同定するシステムである。

同定システムは、建物２の加速度データを得るための計測手段１１を備える。計測手段１１は、複数の加速度計１１０を含む。複数の加速度計１１０で計測された加速度データは、無線ルータ１２に伝達される。無線ルータ１２はインターネット接続されている。

建物２は、地盤９上に建築されたｎ階（ｎは自然数）建ての構造を有する。即ち、建物２は地盤９の上方に１〜ｎ層を有し、地盤９が０層に相当する。加速度計１１０は、建物２の各層の水平方向の加速度を計測するために各層の重心部分に設置され、さらに、地盤振動の水平方向の加速度を計測するために地盤９上に設置される。

各加速度計１１０が計測した加速度データは、無線ルータ１２及びインターネットを介して、本実施形態の同定システムのサーバ１３に転送される。サーバ１３は、後述の各手段を備えるコンピュータ機器で構成され、各手段を稼働させることで、建物２の各層の層剛性等の構造パラメータを同定する。

図１に示すように、サーバ１３は、記憶装置で構成される設計データ記憶手段１４１及び計測データ記憶手段１４２を備える。

設計データ記憶手段１４１は、建物２の設計データを記憶する手段である。この設計データには、建物２の各層の質量データが含まれる。計測データ記憶手段１４２は、各加速度計１１０から転送された加速度データを記憶する手段である。

さらに、サーバ１３は、演算装置で構成される算出手段１５１、抽出手段１５２、層剛性同定手段１５３、寄与分算出手段１５４、第二の抽出手段１５５及び層減衰係数同定手段１５６を備える。各手段について順に説明する。

（算出手段）
算出手段１５１は、設計データ記憶手段１４１に記憶された建物２の各層の質量データと、計測データ記憶手段１４２に記憶された建物２の各層の加速度データに基づいて、各層に作用する層せん断力、各層の層間加速度、層間速度及び層間変位を算出する。算出手段１５１が処理を行う工程が、図２に示す算出工程Ｓ１である。

以下、算出手段１５１が行う具体的な処理について述べる。

本実施形態の建物２は、線形せん断剛性と線形粘性減衰を有するｎ質点系せん断モデルで表現される。建物２への外乱入力は地盤９の振動のみとし、地盤９のロッキングバネの影響はないものとする。

図１に示すように、建物２のｉ（ｉ＝１〜ｎ）層の質量をｍ_ｉで表わし、ｉ層の層剛性をｋ_ｉ、ｉ層の層減衰係数をｃ_ｉ、時刻ｔにおけるｉ層の絶対加速度をｕ″_ｉ（ｔ）で表わすと、ｉ層における時刻ｔの層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）は、運動方程式に基づいて下記の式（１）で記述される。式（１）のｕ′_ｉ（ｔ）は時刻ｔの絶対速度であり、ｕ_ｉ（ｔ）は時刻ｔの絶対変位である。

時刻ｔにおけるｉ層の層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）＝ｕ_ｉ（ｔ）−ｕ_ｉ−１（ｔ）、層間速度Ｄ_ｉ′（ｔ）＝ｕ_ｉ′（ｔ）−ｕ_ｉ−１′（ｔ）、層間加速度Ｄ_ｉ″（ｔ）＝ｕ_ｉ″（ｔ）−ｕ_ｉ−１″（ｔ）とおくと、式（１）は下記の式（２）で表現される。

ｉ層の質量ｍ_ｉは、設計データとして設計データ記憶手段１４１に記憶されている。ｉ層の絶対加速度ｕ″（ｔ）は、加速度計１１０によってデジタルデータとして計測され、計測データ記憶手段１４２に記憶されている。ｉ層の絶対速度ｕ_ｉ′（ｔ）と絶対変位ｕ_ｉ（ｔ）は、絶対加速度ｕ_ｉ″（ｔ）の数値積分により求められる。

このように、建物２のｉ層において層剛性ｋ_ｉと層減衰係数ｃ_ｉを除くパラメータは、既知のパラメータとなる。換言すると、建物２のｉ層において、層剛性ｋ_ｉと層減衰係数ｃ_ｉだけが未知のパラメータである。

（抽出手段）
抽出手段１５２は、運動方程式上の連続した時刻歴データから、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）と層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の離散化されたデータを得る。抽出手段１５２が処理を行う工程が、図２に示す抽出工程Ｓ２である。

以下、抽出手段１５２が行う具体的な処理について述べる。

上記の式（２）から、ｉ層の層間速度Ｄ_ｉ′（ｔ）＝０を満たす時刻ｔ_ｖ＝０のデータを抽出すると、時刻ｔ_ｖ＝０では式（２）の右辺第２項が０となり、下記の式（３）の関係を満たすＱ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）とＤ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）の離散化されたデータが得られる。

抽出手段１５２で抽出されるＱ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）とＤ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）のデータは、運動方程式上の時刻歴データからＤ_ｉ′（ｔ）がゼロとなる条件で抽出されたデータである。図３Ａ〜図３Ｃに示す一例の時刻歴データでは、〇印で示す各点（Ｄ_ｉ′（ｔ）＝０の点）のデータが抽出データとなる。図３Ａには、１層の層せん断力Ｑ_１（ｔ）と層間変位Ｄ_１（ｔ）の時刻歴データを示し、図３Ｂには、２層の層せん断力Ｑ_２（ｔ）と層間変位Ｄ_２（ｔ）の時刻歴データを示し、図３Ｃには、３層の層せん断力Ｑ_３（ｔ）と層間変位Ｄ_３（ｔ）の時刻歴データを示している。

（層剛性同定手段）
層剛性同定手段１５３は、抽出手段１５２で抽出されたデータに基づいて、回帰分析手法によりｉ層の層剛性ｋ_ｉを同定する。層剛性同定手段１５３が処理を行う工程が、図２に示す層剛性同定工程Ｓ３である。

以下、層剛性同定手段１５３が行う具体的な処理について述べる。

この処理では、上記の式（３）の関係にあるＱ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）とＤ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）の離散化されたデータに対して、最小二乗法を用いた逆解析手法によって、未知のパラメータである層剛性ｋ_ｉを同定する。

図３Ａ〜図３Ｃに示す一例の時刻歴データでは、〇印で示す各点の離散化されたデータに対して、最小二乗法による直線近似を行うことで、各図中に破線で示す回帰直線が得られる。回帰直線は、傾きと切片を有する。この回帰直線の傾きが、層剛性ｋ_ｉとして同定される。

上記処理によれば、原点ズレの影響は回帰直線の切片として表われ、回帰直線の傾き（同定された層剛性ｋ_ｉ）に原点ズレの影響が表れる訳ではない。つまり、計測データが原点ズレを生じていても、これの影響を受けずに層剛性ｋ_ｉを同定することができる。

これに対して、背景技術で説明した従来の同定方法のように、運動方程式に基づいて全時刻歴の計測データを代入し、層剛性と層減衰係数を同時に同定した場合には、同定された層剛性を傾きとする回帰直線として、図４Ａ〜図４Ｃに示すような、原点を通過する（切片を有さない）直線が得られる。

つまり、従来の同定方法では、原点ズレの影響により切片を有して表わされるべき回帰直線が、原点を通過する直線として表現されるので、その分だけ、層剛性の同定の信頼性が低下する。本実施形態の同定方法によれば、従来の同定方法に比べて同定の信頼性が向上する。

加えて、本実施形態で抽出されるＱ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）とＤ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）のデータは、ｉ層の層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の時刻歴波形のうち、大きな振幅を有する各頂点のデータである。したがって、抽出データにおいては信号雑音比（Ｓ／Ｎ比）の低いデータは除外され、計測結果にノイズの影響が及ぶことが抑えられるという利点がある。

以上のように、サーバ１３が備える算出手段１５１、抽出手段１５２及び層剛性同定手段１５３によって（言い換えれば、これらの手段で行う算出工程Ｓ１、抽出工程Ｓ２及び層剛性同定工程Ｓ３によって）、ｉ層の層剛性ｋ_ｉを高い信頼性で同定することができる。同定された層剛性ｋ_ｉは、同定結果記憶手段１４３に記憶される。

次に、サーバ１３が備える寄与分算出手段１５４、第二の抽出手段１５５及び層減衰係数同定手段１５６によって、同定された層剛性ｋ_ｉを用いて層減衰係数ｃ_ｉを同定することができる。

（寄与分算出手段）
寄与分算出手段１５４は、層剛性同定手段１５３で同定されたｉ層の層剛性ｋ_ｉを用いて、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）に含まれる減衰寄与分Ｑ_ｃｉ（ｔ）を算出する。寄与分算出手段１５４が処理を行う工程が、図２に示す寄与分算出工程Ｓ４である。

以下、寄与分算出手段１５４が行う具体的な処理について述べる。

離散化されたデータに基づいて同定された層剛性ｋ_ｉを同定層剛性Ｋ_ｉと称し、上記の式（２）においてｋ_ｉ＝Ｋ_ｉを代入すると、下記の式（４）に示すように、未知パラメータはｃ_ｉのみとなる。

式（４）中のＱ_ｃｉ（ｔ）は、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）のうち剛性寄与分Ｋ_ｉＤ_ｉ（ｔ）を除いた分であり、即ち、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）に含まれる減衰寄与分である。Ｑ_ｉ（ｔ）、Ｋ_ｉ及びＤ_ｉ（ｔ）は既知であるから、式（４）によって減衰寄与分Ｑ_ｃｉ（ｔ）が算出される。

（第二の抽出手段）
第二の抽出手段１５５は、ｉ層の層間加速度Ｄｉ″（ｔ）がゼロとなる条件で、減衰寄与分Ｑ_ｃｉ（ｔ）と層間速度Ｄｉ′（ｔ）の離散化されたデータを抽出する。第二の抽出手段１５５が処理を行う工程が、図２に示す第二の抽出工程Ｓ５である。

以下、第二の抽出手段１５５が行う具体的な処理について述べる。

この処理においては、上記の式（４）から、ｉ層の層間加速度Ｄ_ｉ″（ｔ）＝０を満たす時刻ｔ_ａ＝０のデータを抽出することで、下記の式（５）の関係を満たすＱ_ｃｉ（ｔ_ａ＝０）とＤ_ｉ′（ｔ_ａ＝０）の離散化されたデータが得られる。

（層減衰係数同定手段）
層減衰係数同定手段１５６は、第二の抽出手段１５５で抽出されたデータに基づいて、回帰分析手法によりｉ層の層減衰係数ｃ_ｉを同定する。層減衰係数同定手段１５６が処理を行う工程が、図２に示す層減衰係数同定工程Ｓ６である。

以下、層減衰係数同定手段１５６が行う具体的な処理について述べる。

この処理では、上記の式（５）の関係にあるＱ_ｃｉ（ｔ_ａ＝０）とＤ_ｉ′（ｔ_ａ＝０）の離散化されたデータに対して、層剛性同定手段１５３と同様の最小二乗法を用いた逆解析手法によって、未知のパラメータである層減衰係数ｃ_ｉを同定する。

ここで同定される層減衰係数ｃ_ｉは、層剛性同定手段１５３での層剛性ｋ_ｉの同定と同様に、傾きと切片を有する回帰直線の傾きとして同定される。

上記処理によれば、層剛性同定手段１５３と同様に、原点ズレの影響を抑えて層減衰係数ｃ_ｉを同定することができる。加えて、第二の抽出手段１５５で抽出されるＱ_ｃｉ（ｔ_ａ＝０）とＤ_ｉ′（ｔ_ａ＝０）のデータは、ｉ層の層間速度Ｄ_ｉ′（ｔ）の時刻歴波形のうち、大きな振幅を有する各頂点のデータであるから、計測結果にノイズの影響が及ぶことが抑えられる。

以上のように、サーバ１３が備える寄与分算出手段１５４、第二の抽出手段１５５及び層減衰係数同定手段１５６によって（言い換えれば、これらの手段で行う寄与分算出工程Ｓ４、第二の抽出工程Ｓ５及び層減衰係数同定工程Ｓ６によって）、ｉ層の層減衰係数ｃ_ｉについても高い信頼性で同定することができる。同定された層減衰係数ｃ_ｉは、同定結果記憶手段１４３に記憶される。

［変形例１］
次に、本実施形態の同定システム及び方法の変形例１について、図５Ａ〜図５Ｃに基づいて説明する。なお、本実施形態について上述した構成と同様の構成については、詳しい説明を省略する。

変形例１の同定システムが備える抽出手段１５２（抽出工程Ｓ２）では、運動方程式上の連続した時刻歴データのうち、微小変形域にある時刻歴データのみから、ｉ層の層間速度Ｄｉ′（ｔ）＝０を満たす時刻ｔ_ｖ＝０のデータを抽出し、Ｑ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）とＤ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）の離散化されたデータを得る。

微小変形域は、層間変位Ｄｉ（ｔ）が全振幅の所定の割合以下となる領域であり、図５Ａ〜図５Ｃに示す例では、層間変位Ｄｉ（ｔ）が全振幅の１５％以下となる領域が、微小変形域である。

このように、微小変形域でのみＱ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）とＤ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）の離散化されたデータを抽出することで、顕著な非線形性を有する木造建物等の建物２の層剛性ｋ_ｉとして、微小変形域で生じるスリップ挙動の剛性を同定することができる。

これに対して、背景技術で説明した従来の同定方法を用い、全時刻歴の計測データを代入して、層減衰係数と同時に層剛性を同定した場合には、図７Ａ〜図７Ｃに示すように、全体の挙動に対する平均的な層剛性が同定されるだけであり、スリップ挙動の層剛性を同定することができない。

［変形例２］
次に、本実施形態の同定システム及び方法の変形例２について、図６Ａ〜図６Ｃに基づいて説明する。なお、本実施形態について上述した構成と同様の構成については、詳しい説明を省略する。

変形例２の同定システムが備える抽出手段１５２（抽出工程Ｓ２）では、運動方程式上の連続した時刻歴データのうち、大変形域にある時刻歴データのみから、ｉ層の層間速度Ｄｉ′（ｔ）＝０を満たす時刻ｔ_ｖ＝０のデータを抽出し、Ｑ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）とＤ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）の離散化されたデータを得る。

大変形域は、層間変位Ｄｉ（ｔ）が全振幅の所定の割合以上となる領域であり、図６Ａ〜図６Ｃに示す例では、層間変位Ｄｉ（ｔ）が全振幅の９０％以上となる領域が、大変形域である。

このように、大変形域でのみＱ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）とＤ_ｉ（ｔ_ｖ＝０）の離散化されたデータを抽出することで、顕著な非線形性を有する木造建物等の建物２の層剛性ｋ_iとして、大変形域の割線剛性を同定することができる。

これに対して、背景技術で説明した従来の同定方法によれば、図７Ａ〜図７Ｃに示すように全体の挙動に対する平均的な層剛性が同定されるだけであり、大変形域の割線剛性を同定することができない。

［効果］
上述したように、本実施形態の同定システムは、下記の構成を具備する。

つまり、本実施形態の同定システムは、建物のｉ層（ｉは自然数）の構造パラメータを同定するシステムであって、計測手段１１、算出手段１５１、抽出手段１５２及び層剛性同定手段１５３を具備する。

計測手段１１は、建物２の各層の加速度を計測する。算出手段１５１は、建物２の各層の質量データと、計測手段１１で計測された各層の加速度データに基づいて、時刻ｔにおけるｉ層の層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）、層間速度Ｄｉ′（ｔ）及び層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）を算出する。抽出手段１５２は、ｉ層の層間速度Ｄｉ′（ｔ）がゼロとなる条件で、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）と層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の離散化されたデータを抽出する。ここでのゼロは、厳密にゼロの場合に限定されず、実質的にゼロとみなすことができる値も含まれる。層剛性同定手段１５３は、抽出手段１５２で抽出されたデータに基づいて、回帰分析手法によりｉ層の層剛性ｋ_ｉを同定する。

このように、本実施形態の同定システムでは、層間速度Ｄｉ′（ｔ）がゼロとなる条件で層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）と層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の離散化されたデータを抽出し、この離散化されたデータに基づいた回帰分析手法によって層剛性ｋ_ｉを同定するので、回帰直線の傾きとして得られる層剛性ｋ_ｉの値に原点ズレの影響が生じることが抑えられる。加えて、抽出データでは信号雑音比（Ｓ／Ｎ比）の低いデータが除外されるので、計測結果ひいてはこれを基に同定される層剛性ｋ_ｉの値に、ノイズの影響が及ぶことが抑えられる。

したがって、本実施形態の同定システムによれば、微小振動を計測する際のノイズの影響を受けにくく、建物のｉ層の層剛性ｋ_ｉを、高い信頼性で同定することができる。本実施形態の同定システムは、たとえば構造ヘルスモニタリング等の技術に利用することができる。つまり、本実施形態の同定システムを用いて、建物のｉ層の層剛性ｋ_ｉ等の構造パラメータを高い信頼性で同定し、ここで同定された構造パラメータに基づいて、建物全体の動特性の変化や損傷状況を評価することが可能である。

また、本実施形態の同定システムは、寄与分算出手段１５４、第二の抽出手段１５５及び層減衰係数同定手段１５６を、さらに具備する。

寄与分算出手段１５４は、層剛性同定手段１５３で同定されたｉ層の層剛性ｋ_ｉを用いて、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）に含まれる減衰寄与分Ｑ_ｃｉ（ｔ）を算出する。第二の抽出手段１５５は、算出手段１５１で算出されたｉ層の層間加速度Ｄｉ″（ｔ）がゼロとなる条件で、減衰寄与分Ｑ_ｃｉ（ｔ）と層間速度Ｄｉ′（ｔ）の離散化されたデータを抽出する。ここでのゼロは、厳密にゼロの場合に限定されず、実質的にゼロとみなすことができる値も含まれる。層減衰係数同定手段１５６は、第二の抽出手段１５５で抽出されたデータに基づいて、回帰分析手法によりｉ層の層減衰係数ｃ_ｉを同定する。

このように、本実施形態の同定システムでは、層剛性ｋ_ｉを同定したうえで、さらに層間加速度Ｄｉ″（ｔ）がゼロとなる条件で減衰寄与分Ｑ_ｃｉ（ｔ）と層間速度Ｄ_ｉ′（ｔ）の離散化されたデータを抽出し、この離散化されたデータに基づいた回帰分析手法によって層減衰係数ｃ_ｉを同定するので、層剛性ｋ_ｉと同様に、ノイズの影響が及ぶことを抑えながら層減衰係数ｃ_ｉを高い信頼性で同定することができる。

また、本実施形態の同定システムにおいて、抽出手段１５２は、ｉ層の層間変位Ｄｉ（ｔ）が所定の変形範囲に属し、かつ、ｉ層の層間速度Ｄｉ′（ｔ）がゼロとなる条件で、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）と層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の離散化されたデータを抽出するものであってもよい。このように、本実施形態の同定システムでは、層剛性ｋ_ｉを同定するためのデータとして、連続した時刻歴データではなく離散化されたデータを用いるので、同定目的に応じて、全体のデータから時系列によらずに対象範囲を絞って設定することができる。

また、本実施形態の同定システムの変形例１において、前記所定の変形範囲は、ｉ層の層間変位Ｄｉ（ｔ）が所定値以下となる微小変形域である。したがって、本実施形態の同定システムの変形例１によれば、たとえば、微小変形域で生じるスリップ挙動の剛性を同定することが可能である。

また、本実施形態の同定システムの変形例２において、前記所定の変形範囲は、ｉ層の層間変位Ｄｉ（ｔ）が所定値以上となる大変形域である。したがって、本実施形態の同定システムの変形例２によれば、たとえば、大変形域の割線剛性を同定することが可能である。

上述したように、本実施形態の同定方法は下記の構成を具備する。

つまり、本実施形態の同定方法は、建物２のｉ層（ｉは自然数）の構造パラメータを同定する方法であって、算出工程Ｓ１、抽出工程Ｓ２及び層剛性同定工程Ｓ３を具備する。

算出工程Ｓ１では、建物２の各層の質量データと、各層の加速度データとに基づいて、時刻ｔにおけるｉ層の層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）、層間速度Ｄｉ′（ｔ）及び層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）を算出する。抽出工程Ｓ２では、ｉ層の層間速度Ｄｉ′（ｔ）がゼロとなる条件で、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）と層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の離散化されたデータを注出する。ここでのゼロは、厳密にゼロの場合に限定されず、実質的にゼロとみなすことができる値も含まれる。層剛性同定工程Ｓ３では、抽出工程Ｓ２で抽出されたデータに基づいて、回帰分析手法によりｉ層の層剛性ｋ_ｉを同定する。

このように、本実施形態の同定方法では、層間速度Ｄｉ′（ｔ）がゼロとなる条件で層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）と層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の離散化されたデータを抽出し、この離散化されたデータに基づいた回帰分析手法によって層剛性ｋ_ｉを同定するので、回帰直線の傾きとして得られる層剛性ｋ_ｉの値に原点ズレの影響が生じることが抑えられる。加えて、抽出データでは信号雑音比（Ｓ／Ｎ比）の低いデータが除外されるので、計測結果ひいてはこれを基に同定される層剛性ｋ_ｉの値に、ノイズの影響が及ぶことが抑えられる。したがって、本実施形態の同定方法によれば、微小振動を計測する際のノイズの影響を受けにくく、建物のｉ層の層剛性ｋ_ｉを、高い信頼性で同定することができる。

また、本実施形態の同定方法は、寄与分算出工程Ｓ４、第二の抽出工程Ｓ５及び層減衰係数同定工程Ｓ６を、さらに具備する。

寄与分算出工程Ｓ４では、層剛性同定工程Ｓ３で同定されたｉ層の層剛性ｋ_ｉを用いて、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）に含まれる減衰寄与分Ｑ_ｃｉ（ｔ）を算出する。第二の抽出工程Ｓ５では、算出工程Ｓ１で算出されたｉ層の層間加速度Ｄｉ″（ｔ）がゼロとなる条件で、減衰寄与分Ｑ_ｃｉ（ｔ）と層間速度Ｄｉ′（ｔ）の離散化されたデータを抽出する。ここでのゼロは、厳密にゼロの場合に限定されず、実質的にゼロとみなすことができる値も含まれる。層減衰係数同定工程Ｓ６では、第二の抽出工程Ｓ５で抽出されたデータに基づいて、回帰分析手法によりｉ層の層減衰係数ｃ_ｉを同定する。

したがって、本実施形態の同定方法によれば、層剛性ｋ_ｉと同様に、ノイズの影響が及ぶことを抑えながら層減衰係数ｃ_ｉを高い信頼性で同定することができる。

また、本実施形態の同定方法において、抽出工程Ｓ５では、ｉ層の層間変位Ｄｉ（ｔ）が所定の変形範囲に属し、かつ、ｉ層の層間速度Ｄｉ′（ｔ）がゼロとなる条件で、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）と層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の離散化されたデータを抽出することも可能である。したがって、本実施形態の同定方法によれば、同定目的に応じて、全体のデータから時系列によらずに対象範囲を絞って設定することができる。

また、本実施形態の同定方法の変形例１において、前記所定の変形範囲は、ｉ層の層間変位Ｄｉ（ｔ）が所定値以下となる微小変形域である。したがって、本実施形態の同定方法の変形例１によれば、たとえば、微小変形域で生じるスリップ挙動の剛性を同定することが可能である。

また、本実施形態の同定方法の変形例２において、前記所定の変形範囲は、ｉ層の層間変位Ｄｉ（ｔ）が所定値以上となる大変形域である。したがって、本実施形態の同定方法の変形例２によれば、たとえば、大変形域の割線剛性を同定することが可能である。

以上、同定システム及び方法について実施形態に基づいて説明したが、同定システム及び方法は、上記した実施形態に限定されるわけではなく、適宜の設計変更を行うことや、適宜の公知技術を組み合わせることが可能である。

１１ 計測手段
１５１ 算出手段
１５２ 抽出手段
１５３ 層剛性同定手段
１５４ 寄与分算出手段
１５５ 第二の抽出手段
１５６ 層減衰係数同定手段
２ 建物
Ｓ１ 算出工程
Ｓ２ 抽出工程
Ｓ３ 層剛性同定工程
Ｓ４ 寄与分算出工程
Ｓ５ 第二の抽出工程
Ｓ６ 層減衰係数同定工程

Claims (10)

1. 建物のｉ層（ｉは自然数）の構造パラメータを同定するシステムであって、
   計測手段と、算出手段と、抽出手段と、層剛性同定手段とを具備し、
   前記計測手段は、
   前記建物の各層の加速度を計測し、
   前記算出手段は、
   前記建物の各層の質量データと、前記計測手段で計測された各層の加速度データに基づいて、時刻ｔにおけるｉ層の層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）、層間速度Ｄｉ′（ｔ）及び層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）を算出し、
   前記抽出手段は、
   ｉ層の層間速度Ｄｉ′（ｔ）がゼロとなる条件で、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）と層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の離散化されたデータを抽出し、
   前記層剛性同定手段は、
   前記抽出手段で抽出されたデータに基づいて、回帰分析手法によりｉ層の層剛性ｋ_ｉを同定する
   ことを特徴とする建物の構造パラメータ同定システム。
2. 寄与分算出手段と、第二の抽出手段と、層減衰係数同定手段とを、さらに具備し、
   前記寄与分算出手段は、
   前記層剛性同定手段で同定されたｉ層の層剛性ｋ_ｉを用いて、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）に含まれる減衰寄与分Ｑ_ｃｉ（ｔ）を算出し、
   前記第二の抽出手段は、
   前記算出手段で算出されたｉ層の層間加速度Ｄｉ″（ｔ）がゼロとなる条件で、減衰寄与分Ｑ_ｃｉ（ｔ）と層間速度Ｄｉ′（ｔ）の離散化されたデータを抽出し、
   前記層減衰係数同定手段は、
   前記第二の抽出手段で抽出されたデータに基づいて、回帰分析手法によりｉ層の層減衰係数ｃ_ｉを同定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の建物の構造パラメータ同定システム。
3. 前記抽出手段は、
   ｉ層の層間変位Ｄｉ（ｔ）が所定の変形範囲に属し、かつ、ｉ層の層間速度Ｄｉ′（ｔ）がゼロとなる条件で、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）と層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の離散化されたデータを抽出する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の建物の構造パラメータ同定システム。
4. 前記所定の変形範囲は、ｉ層の層間変位Ｄｉ（ｔ）が所定値以下となる微小変形域である
   ことを特徴とする請求項３に記載の建物の構造パラメータ同定システム。
5. 前記所定の変形範囲は、ｉ層の層間変位Ｄｉ（ｔ）が所定値以上となる大変形域である
   ことを特徴とする請求項３に記載の建物の構造パラメータ同定システム。
6. 建物のｉ層（ｉは自然数）の構造パラメータを同定する方法であって、
   算出工程と、抽出工程と、層剛性同定工程とを具備し、
   前記算出工程では、
   前記建物の各層の質量データと、各層の加速度データとに基づいて、時刻ｔにおけるｉ層の層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）、層間速度Ｄｉ′（ｔ）及び層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）を算出し、
   前記抽出工程では、
   ｉ層の層間速度Ｄｉ′（ｔ）がゼロとなる条件で、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）と層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の離散化されたデータを注出し、
   前記層剛性同定工程では、
   前記抽出工程で抽出されたデータに基づいて、回帰分析手法によりｉ層の層剛性ｋ_ｉを同定する
   ことを特徴とする建物の構造パラメータ同定方法。
7. 寄与分算出工程と、第二の抽出工程と、層減衰係数同定工程とを、さらに具備し、
   前記寄与分算出工程では、
   前記層剛性同定工程で同定されたｉ層の層剛性ｋ_ｉを用いて、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）に含まれる減衰寄与分Ｑ_ｃｉ（ｔ）を算出し、
   前記第二の抽出工程では、
   前記算出工程で算出されたｉ層の層間加速度Ｄｉ″（ｔ）がゼロとなる条件で、減衰寄与分Ｑ_ｃｉ（ｔ）と層間速度Ｄｉ′（ｔ）の離散化されたデータを抽出し、
   前記層減衰係数同定工程では、
   前記第二の抽出工程で抽出されたデータに基づいて、回帰分析手法によりｉ層の層減衰係数ｃ_ｉを同定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の建物の構造パラメータ同定方法。
8. 前記抽出工程では、
   ｉ層の層間変位Ｄｉ（ｔ）が所定の変形範囲に属し、かつ、ｉ層の層間速度Ｄｉ′（ｔ）がゼロとなる条件で、層せん断力Ｑ_ｉ（ｔ）と層間変位Ｄ_ｉ（ｔ）の離散化されたデータを抽出する
   ことを特徴とする請求項６または７に記載の建物の構造パラメータ同定方法。
9. 前記所定の変形範囲は、ｉ層の層間変位Ｄｉ（ｔ）が所定値以下となる微小変形域である
   ことを特徴とする請求項８に記載の建物の構造パラメータ同定方法。
10. 前記所定の変形範囲は、ｉ層の層間変位Ｄｉ（ｔ）が所定値以上となる大変形域である
    ことを特徴とする請求項８に記載の建物の構造パラメータ同定方法。