JP7080106B2 - Equipment, vibration control control system, waveform data generation method, vibration control control method and program - Google Patents
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Description
本発明は、装置、制振制御システム、波形データ生成方法、制振制御方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an apparatus, a vibration damping control system, a waveform data generation method, a vibration damping control method and a program.
従来、制振または免震を目的とする応答制御構造を有する建物などの対象物の設計において、当該対象物に生じ得る振動を解析するための振動解析装置（装置）が利用されている。振動解析装置は、対象物の振動特性を的確に表現した物理モデル（解析モデル）を利用した応答シミュレーションによって当該対象物に生じ得る振動を数値解析する。その応答シミュレーションにおいて、対象物を励振させるための外乱データとしては、実際に発生した地震において収録された観測地震動波形や、耐震建物の動的設計に利用する設計用模擬地震動波形が用いられる。上記の観測地震動波形は、各建物に共通に利用されている。 Conventionally, in the design of an object such as a building having a response control structure for the purpose of vibration control or seismic isolation, a vibration analysis device (device) for analyzing the vibration that may occur in the object has been used. The vibration analysis device numerically analyzes the vibration that can occur in the object by response simulation using a physical model (analysis model) that accurately expresses the vibration characteristics of the object. In the response simulation, as the disturbance data for exciting the object, the observed seismic motion waveform recorded in the actual earthquake and the simulated seismic motion waveform for design used for the dynamic design of the seismic building are used. The above-mentioned observed seismic motion waveform is commonly used for each building.
しかしながら、入手が容易な観測地震動波形を用いて応答シミュレーションを実施しても、解析対象の対象物が十分に励振しないことがある。また、設計用模擬地震動波形は、一般的には応答スペクトルを規定して作成されるものであるが、その作成には相応の知識・経験が必要とされ、容易に作成できるものではない。上記のように応答制御型の対象物の設計を効率よく実施することが困難なことがあった。 However, even if the response simulation is performed using the easily available observed seismic motion waveform, the object to be analyzed may not be sufficiently excited. In addition, the simulated seismic ground motion waveform for design is generally created by defining the response spectrum, but it requires appropriate knowledge and experience to create it, and it is not easy to create it. As described above, it has sometimes been difficult to efficiently design a response-controlled object.
本発明が解決しようとする課題は、応答制御構造を有する対象物をより効率よく設計することを支援する装置、制振制御システム、波形データ生成方法、制振制御方法及びプログラムを提供する。 The problem to be solved by the present invention is to provide an apparatus, a vibration damping control system, a waveform data generation method, a vibration damping control method and a program that support the more efficient design of an object having a response control structure.
本発明の一態様の装置は、励振対象の対象物の固有周期に基づいて、前記対象物の第１固有周期に繰り返し周期が整合されている基本波を第１振幅で第１期間に亘って継続させて、前記第１固有周期より短い第２固有周期に繰り返し周期が整合されている重畳波を含む第２期間と前記重畳波を含まない第３期間とを前記第１期間内に設けて、前記第２期間において前記基本波に前記重畳波を重畳させた合成波を生成する合成波生成部と、前記合成波に基づいて、前記対象物の変位量を規定する変位波形を生成する変位波形生成部と、を備える。 In the apparatus of one aspect of the present invention, based on the natural period of the object to be excited, the fundamental wave whose repetition period is matched with the first natural period of the object is generated with the first amplitude over the first period. Continuing, a second period including the superimposed wave whose repetition period is matched to the second natural period shorter than the first natural period and a third period not including the superimposed wave are provided in the first period. In the second period, a composite wave generator that generates a composite wave by superimposing the superimposed wave on the fundamental wave, and a displacement that generates a displacement waveform that defines the displacement amount of the object based on the composite wave. It is provided with a waveform generation unit.
また、上記の装置において、前記第２期間には、前記第２固有周期に繰り返し周期が整合されている第１重畳波と、前記第２固有周期より短い第３固有周期に繰り返し周期が整合されている第２重畳波とが含まれる。 Further, in the above apparatus, in the second period, the repetition period is matched to the first superimposed wave whose repetition period is matched to the second natural period and to the third natural period shorter than the second natural period. The second superimposed wave is included.
また、上記の装置において、前記第１重畳波と前記第２重畳波は、互いに重ならないように時間軸方向に位置をずらして配置されている。 Further, in the above device, the first superimposed wave and the second superimposed wave are arranged so as to be displaced in the time axis direction so as not to overlap each other.
また、上記の装置において、前記合成波生成部は、前記第１重畳波と前記第２重畳波の対を含む前記重畳波を前記基本波に重畳して前記合成波を生成し、前記第１重畳波と前記第２重畳波の対には、前記第１重畳波が前記第２重畳波より先の時間に配置される第１の対と、前記第１重畳波が前記第２重畳波より後の時間に配置される第２の対の両方が含まれる。 Further, in the above apparatus, the combined wave generation unit superimposes the superimposed wave including the pair of the first superimposed wave and the second superimposed wave on the fundamental wave to generate the combined wave, and the first The pair of the superimposed wave and the second superimposed wave includes a first pair in which the first superimposed wave is arranged at a time before the second superimposed wave and the first superimposed wave from the second superimposed wave. Both of the second pairs placed at a later time are included.
また、上記の装置において、前記変位波形生成部は、前記第１期間が複数の区間に分割され、前記分割された区間ごとに定められた所定の規則に従い、前記合成波の振幅を調整する。 Further, in the above device, the displacement waveform generation unit divides the first period into a plurality of sections, and adjusts the amplitude of the combined wave according to a predetermined rule determined for each of the divided sections.
また、上記の装置において、前記所定の規則は、前記変位波形の振幅の包絡線の形状を規定する。 Also, in the above apparatus, the predetermined rule defines the shape of the envelope of the amplitude of the displacement waveform.
また、上記の装置は、前記変位波形生成部により前記包絡線の形状が実地震動の経時特性を模擬するように調整された前記変位波形から、前記対象物における所定の位置の加速度波形を生成する加速度波形生成部を備える。 Further, the above-mentioned apparatus generates an acceleration waveform at a predetermined position on the object from the displacement waveform whose shape of the envelope is adjusted by the displacement waveform generator so as to simulate the temporal characteristics of the actual seismic motion. It is equipped with an acceleration waveform generator.
また、本発明の一態様の波形データ生成方法は、コンピュータが、励振対象の対象物の固有周期に基づいて、前記対象物の第１固有周期に周期が整合されている基本波を第１振幅で第１期間に亘って継続させて、前記第１固有周期より短い第２固有周期に周期が整合されている重畳波を含む第２期間と前記重畳波を含まない第３期間とを前記第１期間内に設けて、前記第２期間において前記基本波に前記重畳波を重畳させた合成波を生成し、前記合成波に基づいて、前記対象物を励振させるための波形データを生成するステップを含む。 Further, in the waveform data generation method of one aspect of the present invention, the computer first swings a fundamental wave whose period is matched to the first natural period of the object based on the natural period of the object to be excited. The second period including the superimposed wave whose period is matched to the second natural period shorter than the first natural period and the third period not including the superimposed wave are referred to as the first period. A step of generating a composite wave in which the superimposed wave is superimposed on the fundamental wave in the second period, and generating waveform data for exciting the object based on the composite wave. including.
また、本発明の一態様は、コンピュータに、励振対象の対象物の固有周期に基づいて、第１固有周期に周期が整合されている基本波を第１振幅で第１期間に亘って継続させて、前記第１固有周期より短い第２固有周期に周期が整合されている重畳波を含む第２期間と前記重畳波を含まない第３期間とを前記第１期間内に設けて、前記第２期間において前記基本波に前記重畳波を重畳させた合成波を生成するステップと、前記合成波に基づいて、前記対象物の変位量を規定する変位波形を生成するステップと、を実行させるためのプログラムである。 Further, in one aspect of the present invention, a computer is made to continue a fundamental wave whose period is matched to the first natural period over the first period with the first amplitude based on the natural period of the object to be excited. The second period including the superimposed wave whose period is matched to the second natural period shorter than the first natural period and the third period not including the superimposed wave are provided in the first period. In order to execute a step of generating a composite wave in which the superimposed wave is superimposed on the fundamental wave in two periods and a step of generating a displacement waveform that defines the displacement amount of the object based on the composite wave. It is a program of.
また、本発明の一態様は、機械学習型の制御モデルを構成に含み、前記制御モデルによって制振装置を制御するための制御指令又は前記制御指令を算出するための変数の値を生成する制御部と、前記制御部により制御される制振装置とを備え、前記制御モデルは、請求項１から請求項７の何れか１項に記載の装置が生成した合成波の波形データを用いた解析結果により、対象物の振動を抑制できるように学習する機械学習によってその特性が予め決定されている、制振制御システムである。
Further, one aspect of the present invention includes a machine learning type control model in the configuration, and generates a control command for controlling the vibration damping device by the control model or a value of a variable for calculating the control command. The control unit includes a control unit and a vibration damping device controlled by the control unit, and the control model uses waveform data of a synthetic wave generated by the device according to any one of
また、本発明の一態様の制振制御方法は、機械学習型の制御モデルを含む制御部により対象物の振動を制御する制振制御方法であって、コンピュータが、前記対象物の固有周期に基づいて、第１固有周期に周期が整合されている基本波を第１振幅で第１期間に亘って継続させて、前記第１固有周期より短い第２固有周期に周期が整合されている重畳波を含む第２期間と前記重畳波を含まない第３期間とを前記第１期間内に設けて、前記第２期間において前記基本波に前記重畳波を重畳させた合成波を生成し、前記生成された前記合成波の波形データを用いた解析結果により、対象物の振動を抑制できるように学習する機械学習によって前記制御モデルの特性を予め決定して、学習済みの前記制御モデルによって制振装置を制御するための制御指令又は前記制御指令を算出するための変数の値を生成し、前記制御指令に基づいて前記対象物の振動を制御するステップを含む。
Further, the vibration damping control method of one aspect of the present invention is a vibration damping control method in which the vibration of an object is controlled by a control unit including a machine learning type control model, and a computer sets the natural period of the object. Based on this, the fundamental wave whose period is matched to the first natural period is continued for the first period with the first amplitude, and the period is matched to the second natural period shorter than the first natural period. A second period including the wave and a third period not including the superimposed wave are provided in the first period, and in the second period, a composite wave in which the superimposed wave is superimposed on the fundamental wave is generated . Based on the analysis results using the generated waveform data of the synthetic wave, the characteristics of the control model are determined in advance by machine learning that learns so that the vibration of the object can be suppressed, and the control model is controlled by the trained control model. It includes a step of generating a control command for controlling a shaking device or a value of a variable for calculating the control command, and controlling the vibration of the object based on the control command .
本発明によれば、応答制御構造を有する対象物をより効率よく設計することを支援する装置、制振制御システム、波形データ生成方法、制振制御方法及びプログラムを提供できる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY According to the present invention, it is possible to provide an apparatus, a vibration damping control system, a waveform data generation method, a vibration damping control method and a program that support the more efficient design of an object having a response control structure.
以下、本発明の実施形態について、添付図面を参照して説明する。なお以下の説明では、同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付す。そして、それら構成の重複する説明は省略する場合がある。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In the following description, the same reference numerals are given to configurations having the same or similar functions. Then, the duplicate description of those configurations may be omitted.
なお、実施形態において建物は、励振対象の対象物の一例であり、例えば、ラーメン構造を有するものであってよい。また、建物の「層」は、互いに地上高が異なる複数の床（床部分）に挟まれた範囲のことである。例えば、上記の複数の床が互いに隣り合う位置に配置されている場合には、各床部分は、建物の階に対応する。なお、偶力を作用させる一対の床の間には、偶力を作用させない他の床が配置されていてもよい。また、偶力を作用させる「床部分」は、振動シミュレータにおける仮想建築の解析モデルを多質点系で形成した場合の質点又は基準面に対応する。上記の基準面とは、解析モデルに対応する建物における地表面、基礎部、１階の床などに対応する。実施形態において振動シミュレータと、振動解析のための波形データを生成する波形データ生成装置とは、装置の一例である。 In the embodiment, the building is an example of an object to be excited, and may have a rigid frame structure, for example. The "layer" of a building is a range sandwiched between a plurality of floors (floor portions) having different ground clearances. For example, when the plurality of floors are arranged adjacent to each other, each floor portion corresponds to the floor of the building. It should be noted that another floor on which the couple does not act may be arranged between the pair of floors on which the couple acts. Further, the "floor portion" on which the couple acts corresponds to the mass point or the reference plane when the analysis model of the virtual building in the vibration simulator is formed by the mass point system. The above reference plane corresponds to the ground surface, the foundation, the floor of the first floor, etc. in the building corresponding to the analysis model. In the embodiment, the vibration simulator and the waveform data generation device that generates waveform data for vibration analysis are examples of the devices.
（第１の実施形態）
図１は、本発明の実施形態に係る振動シミュレータと波形データ生成装置（装置）とを適用する制振制御システムの概要を説明するための図である。図１に示す建物ＢＬには、制振制御システム１が設けられている。振動シミュレータは、制振制御システム１を作用させた状態の建物ＢＬの振動についての数値解析を実施する。なお、振動解析装置の解析を実施する段階では、建物ＢＬが実在していなくてもよく、構想段階のものであってもよい。
(First Embodiment)
FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of a vibration damping control system to which a vibration simulator and a waveform data generation device (device) according to an embodiment of the present invention are applied. The building BL shown in FIG. 1 is provided with a vibration damping
［制振制御システムの概要］
振動シミュレータの説明に先だち、制振制御システム１の概要について説明する。制振制御システム１は、建物ＢＬを制御対象にして、建物ＢＬの振動制御を実施する。
[Overview of damping control system]
Prior to the explanation of the vibration simulator, the outline of the vibration damping
図１に示すように、制振制御システム１は、例えば、高層または超高層の建物（建築構造物）ＢＬに設けられ、地震動の発生時など（以下、単に「振動発生時」と称する）に建物ＢＬの揺れを抑制する。制振制御システム１は、例えば建物ＢＬの長周期地震動対策として設けられるアクティブ方式の制振制御システムである。本実施形態の制振制御システム１は、複数の制振装置１１（応力調整部）と、複数のセンサ１２（検出部）と、制御部１３とを備えている。なお、制振装置１１およびセンサ１２は、それぞれ１つだけでもよい。なお、建物ＢＬは、１又は複数の層を備えるものであってよい。例えば、制振制御システム１は、高層の建物ＢＬに限らず、低層（例えば３階から５階建）の建物ＢＬに適用されてもよい。例えば、建物ＢＬにおいて、制振装置１１が配置された層の構造は、制振装置１１が配置されていない層の構造と所定の範囲内で同一である。図１に示す建物ＢＬは、ラーメン構造を有し、地盤上に構築されている。上記の所定の範囲内で同一とは、制振装置１１が配置された層の構造と、制振装置１１が配置されていない層の構造とが同じ構造様式を有することをいう。
As shown in FIG. 1, the vibration damping
制振装置１１は、例えば建物ＢＬの下層部（低層階）に配置される。制振装置１１は、後述する回転型ダンパー２３を含み、振動発生時に減衰力を作用させる。複数の制振装置１１は、例えば建物ＢＬの複数の層（階）に分かれて配置される。なお、制振装置１１の設置個所は、建物ＢＬの下層部に限らず、任意の層（階）でよい。
The
センサ（振動センサ）１２は、建物ＢＬの任意の層に配置され、建物ＢＬの振動に関する情報を検出する。センサ１２は、例えば建物ＢＬの振動を加速度として検出する加速度センサであるが、これに限定されない。例えば、センサ１２は、設置された地点の振動を検出し、直交する３軸方向の成分に分けて出力する。
The sensor (vibration sensor) 12 is arranged in an arbitrary layer of the building BL and detects information regarding the vibration of the building BL. The
センサ１２は、例えば、制振装置１１を配置した層より低層側（建物の基礎部、地階を含む。）の層に設置される。制振装置１１を配置した層より低層側の層にセンサ１２を配置することにより、低層側の揺れの状況を反映した制御がしやすくなる。なお、各層においてセンサ１２を配置する位置には制限はなく、適宜選択してよい。以下の説明では、例えば、センサ１２を当該層の床、つまり階に配置する場合を例示して説明する。
The
なお、制振装置１１を配置した層より低層側に設置するセンサ１２に代えて、センサ（不図示）を、建物ＢＬの敷地（以下、建物ＢＬの地盤という。）に設置してもよく、制振装置１１を配置した層より低層側の階と建物ＢＬの地盤の双方に設置してもよい。例えば、複数のセンサ１２は、建物ＢＬの複数の階に分かれて配置される。複数のセンサ１２は、建物ＢＬの上層部（高層階）と、中層部（中層階）と、下層部（制振装置１１を配置した層より低層階）又は建物ＢＬの地盤とにそれぞれ設置されてもよい。複数のセンサ１２を配置する層の位置は、建物ＢＬの構造により、建物ＢＬの振動の特徴を検出しやすい位置に配置するとよい。
Instead of the
制御部１３は、有線または無線を介して複数の制振装置１１および複数のセンサ１２と通信可能に接続される。制御部１３は、センサ１２からセンサ１２の検出結果を取得する。そして、制御部１３は、センサ１２の検出結果に基づき、制振装置１１に発生させる力の大きさおよびタイミングを計算する。そして、制御部１３は、計算により求められた力の大きさおよびタイミングを示す情報に基づき、制振装置１１を制御する。例えば、制御部１３は、制振装置１１が設けられた特定の層を挟む２つの床部分に作用する力を調整する。その方法は、建物ＢＬの地盤の振動を示す振動データ、又は建物ＢＬの振動を示す振動データに基づいて、上記の特定の層を挟む２つの床部分に作用する力を調整するものであってもよい。例えば、建物ＢＬの振動の振動データは、後述する制振装置１１を配置した層より低層側（低層側の層）の振動の振動データを含む振動の振動データに基づいて、前記特定の層を挟む２つの床部分に作用する力を調整するものであってもよい。また、調整する対象は、制振装置１１に発生させる力でなくてもよい。例えば、調整する対象は、ダンパー（回転型ダンパー２３）の伸縮方向の変位量、速度などの物理量であってもよい。
The
制御部１３は、例えば、制振制御システム１のプロセッサがプログラムを実行することで実現されるソフトウェア機能部である。ただし、制御部１３は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェア機能部とハードウェアとが協働することで実現されてもよい。
The
次に、本実施形態の制振装置１１について説明する。
図２は、実施形態の制振装置１１が設置される建物ＢＬの一部を示す図である。図２に示すように、建物ＢＬは、例えば、建物ＢＬの１フロアを形成する構造材の一部として、第１梁Ｂ１、第２梁Ｂ２、第１柱Ｐ１、第２柱Ｐ２、およびＹ形ブレースＢｒを有する。
Next, the
FIG. 2 is a diagram showing a part of a building BL in which the
第１梁Ｂ１は、略水平方向に延びており、制振装置１１が設置されるフロアの床部Ｆの一部を形成している。第２梁Ｂ２は、第１梁Ｂ１と略平行に配置され、略水平方向に延びており、制振装置１１が設置されるフロアの天井部Ｃの一部を形成している。第１柱Ｐ１および第２柱Ｐ２は、それぞれ略鉛直方向に延びており、第１梁Ｂ１と第２梁Ｂ２とに亘っている。制振装置１１は、例えば、第１梁Ｂ１、第２梁Ｂ２、第１柱Ｐ１、および第２柱Ｐ２により囲まれる空間Ｓに配置される。
The first beam B1 extends in a substantially horizontal direction and forms a part of the floor portion F of the floor on which the
Ｙ形ブレースＢｒは、第１ブレースＢｒ１、第２ブレースＢｒ２、および連結部Ｂｒ３を有する。第１ブレースＢｒ１の第１端部Ｂｒ１ａは、第２梁Ｂ２と第１柱Ｐ１との結合部に接続されている。第１ブレースＢｒ１の第２端部Ｂｒ１ｂは、第１端部Ｂｒ１ａに対して斜め下方に位置し、空間Ｓの水平方向の略中央部に位置する。同様に、第２ブレースＢｒ２の第１端部Ｂｒ２ａは、第２梁Ｂ２と第２柱Ｐ２との結合部に接続されている。第２ブレースＢｒ２の第２端部Ｂｒ２ｂは、第１端部Ｂｒ２ａに対して斜め下方に位置し、空間Ｓの水平方向の略中央部に位置する。連結部（頂部）Ｂｒ３は、第１ブレースＢｒ１の第２端部Ｂｒ１ｂと第２ブレースＢｒ２の第２端部Ｂｒ２ｂとを連結している。 The Y-shaped brace Br has a first brace Br1, a second brace Br2, and a connecting portion Br3. The first end portion Br1a of the first brace Br1 is connected to the joint portion between the second beam B2 and the first pillar P1. The second end portion Br1b of the first brace Br1 is located diagonally downward with respect to the first end portion Br1a, and is located at a substantially central portion in the horizontal direction of the space S. Similarly, the first end portion Br2a of the second brace Br2 is connected to the joint portion between the second beam B2 and the second pillar P2. The second end portion Br2b of the second brace Br2 is located diagonally downward with respect to the first end portion Br2a, and is located at a substantially central portion in the horizontal direction of the space S. The connecting portion (top) Br3 connects the second end portion Br1b of the first brace Br1 and the second end portion Br2b of the second brace Br2.
図２に示すように、本実施形態では、制振装置１１は、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３と、第２柱Ｐ２との間に設置されている。制振装置１１は、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３と、第２柱Ｐ２とに対してそれぞれ固定される。本願でいう「ＸＸに対して固定」とは、「ＸＸ」に対して直接に固定される場合に限らず、別の部材を介在させて間接的に固定される場合も含む。言い換えると、「ＸＸに対して固定」とは、「ＸＸに対して相対的に固定」を意味する。Ｙ形ブレースＢｒは、「第１部材」の一例である。第２柱Ｐ２は、「第２部材」の一例である。Ｙ形ブレースＢｒおよび第２柱Ｐ２は、振動発生時に相対変位（相対変形）する部材の組の一例である。なお、制振装置１１が設けられる建物ＢＬの構造は、上記例に限定されない。
As shown in FIG. 2, in the present embodiment, the
次に、本実施形態の制振装置１１の構成について説明する。
図３は、実施形態の制振装置１１を示す断面図である。図３に示すように、制振装置１１は、ケース２１、固定部材２２、回転型ダンパー２３、固定機構２４、伝達部２５、およびアクチュエータ２６を備えている。
Next, the configuration of the
FIG. 3 is a cross-sectional view showing the
ケース２１は、第１梁Ｂ１によって形成される床部Ｆの上に設置される。ケース２１は、箱状に形成され、回転型ダンパー２３の一部、固定機構２４の第２固定部５２、伝達部２５、およびアクチュエータ２６を収容している。ケース２１は、回転型ダンパー２３が通される開口部２１ａを有する。なお、ケース２１は、必須の構成要素ではなく、省略されてもよい。
The
固定部材（取付部材、連結部材）２２は、ケース２１と第２柱Ｐ２との間に設けられている。固定部材２２は、第２柱Ｐ２（例えば、第２柱Ｐ２の脚部）に対して固定され、振動発生時に第２柱Ｐ２（例えば、第２柱Ｐ２の脚部）と一体に変位する。固定部材２２には、ケース２１、固定機構２４の第２固定部５２、およびアクチュエータ２６が固定される。
The fixing member (mounting member, connecting member) 22 is provided between the
回転型ダンパー２３は、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３と、固定部材２２との間に配置されている。ここで、回転型ダンパー２３の「軸方向ＡＤ」および「径方向Ｒ」を定義する。軸方向ＡＤは、回転型ダンパー２３の後述する軸部材３６の軸方向（長手方向）である。径方向Ｒは、軸方向ＡＤとは略直交する方向であり、例えば軸部材３６から放射状に離れる方向である。また、以下の説明における「回転」とは、軸方向ＡＤに延びた中心線周りの回転を意味する。
The
本実施形態では、回転型ダンパー２３は、軸方向ＡＤを略水平にして配置されている。回転型ダンパー２３は、ケース２１に設けられた開口部２１ａを通じて、ケース２１の内部からケース２１の外部に突出している。詳しく述べると、回転型ダンパー２３の外筒３１は、軸方向ＡＤの両端部として、第１端部３１ａと、第２端部３１ｂとを有する。第１端部３１ａは、ケース２１の外部において、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３とケース２１の外面との間に位置する。一方で、第２端部３１ｂは、第１端部３１ａとは反対側に位置し、ケース２１の内部に収容されている。
In the present embodiment, the
例えば、回転型ダンパー２３は、外筒３１の内部に回転体３２を備えており、外筒３１に対する回転体３２の回転による減衰特性を有する。例えば、回転型ダンパー２３は、オイルダンパー、粘性ダンパー、粘弾性ダンパーなどのいずれでもよい。
For example, the
次に、固定機構２４、伝達部２５、およびアクチュエータ２６について説明する。固定機構２４は、回転型ダンパー２３を建物ＢＬに対して固定する。固定機構２４は、第１固定部５１と、第２固定部５２とを含む。
Next, the fixing
第１固定部５１は、外筒３１から突出した軸部材３６の端部に取り付けられる。第１固定部５１は、軸部材３６の前記端部を、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３に対して固定する。言い換えると、第１固定部５１は、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３に対して軸部材３６の軸方向ＡＤの位置（相対位置）を固定する。これにより、振動発生時にＹ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３が軸方向ＡＤに変位する場合、回転型ダンパー２３の軸部材３６は、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３と一体に軸方向ＡＤに変位する。例えば、回転型ダンパー２３の軸部材３６は、第１固定部５１によって、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３に対して回転しないように固定されている。
The
第２固定部５２は、回転型ダンパー２３の外筒３１の第２端部３１ｂと固定部材２２との間に設けられている。第２固定部５２は、回転型ダンパー２３の外筒３１を、固定部材２２に固定する。言い換えると、第２固定部５２は、回転型ダンパー２３の外筒３１を、固定部材２２を介して例えば建物ＢＬの第２柱Ｐ２の脚部に固定する。すなわち、第２固定部５２は、第２柱Ｐ２の脚部に対して外筒３１の軸方向ＡＤの位置（相対位置）を固定する。これにより、振動発生時に第２柱Ｐ２が軸方向ＡＤに変位する場合、回転型ダンパー２３の外筒３１は、第２柱Ｐ２の脚部と一体に軸方向ＡＤに変位する。ただし、本実施形態の構成は、上記例に限定されない。例えば、第２固定部５２は、直接、または固定部材２２やケース２１などを介して床部Ｆに固定されてもよい。この場合、回転型ダンパー２３の外筒３１は、第２柱Ｐ２と一体に変位することに代えて、床部Ｆと一体に変位してもよい。また、別の例として、回転型ダンパー２３の外筒３１は、第２柱Ｐ２や床部Ｆとは異なる部材と一体に変位してもよい。
The
本実施形態の第２固定部５２は、第２柱Ｐ２に対して回転型ダンパー２３の外筒３１を回転可能に支持する。詳しく述べると、第２固定部５２は、支持軸５６と、回転支持機構５７とを有する。
The
支持軸５６は、回転型ダンパー２３の外筒３１の第２端部３１ｂに固定され、外筒３１と一体に回転可能である。支持軸５６は、軸方向ＡＤに沿って、外筒３１の第２端部３１ｂから固定部材２２に向けて延びている。支持軸５６のなかで固定部材２２の近くに位置する端部は、支持軸５６の直径が大きくなった拡径部５６ａを有する。
The support shaft 56 is fixed to the second end 31b of the
回転支持機構５７は、固定部材２２に固定されている。回転支持機構５７は、軸受５７ａと、ホルダ５７ｂとを有する。軸受５７ａは、固定部材２２に対して（すなわち第２柱Ｐ２に対して）支持軸５６および外筒３１を回転可能に支持する。
The
以上のような構成により、第２固定部５２は、第２柱Ｐ２（例えば、第２柱Ｐ２の脚部）に対して外筒３１の軸方向ＡＤの位置を固定するとともに、第２柱Ｐ２に対して外筒３１を回転可能に支持する。言い換えると、外筒３１は、第２固定部５２によって、建物ＢＬ、ケース２１、およびアクチュエータ２６に対して回転可能に支持されている。
With the above configuration, the second fixing
次に、伝達部２５について説明する。
伝達部２５は、アクチュエータ２６と回転型ダンパー２３の外筒３１との間に設けられ、アクチュエータ２６からの動力を回転型ダンパー２３の外筒３１に伝える。伝達部２５は、例えば、外筒３１の外周面に設けられたギアである。伝達部２５は、例えば、外筒３１の外周面に沿う環状に形成され、外筒３１の外周面の全周に亘って設けられている。なお、伝達部２５は、アクチュエータ２６からの動力を回転型ダンパー２３の外筒３１に伝えることができる部材であれば、構成や取付位置などは限定されない。伝達部２５は、外筒３１とは別体に形成されて外筒３１に取り付けられていてもよく、外筒３１と一体に成形されていてもよい。また、伝達部２５は、ギアに限定されず、高摩擦部材（例えばゴム部材）などでもよい。
Next, the
The
アクチュエータ２６は、回転型ダンパー２３の外部に設けられている。アクチュエータ２６は、例えば電動アクチュエータであり、モータ（駆動源）６１、減速機６２、およびギア６３を有する。減速機６２は、モータ６１に接続されており、モータ６１から動力が伝達される。ギア６３は、減速機６２に接続されており、減速機６２から動力が伝達される。ギア６３は、回転型ダンパー２３の外筒３１に設けられた伝達部２５に係合している。モータ６１は、減速機６２を介してギア６３を回転させることで、伝達部２５に動力（回転トルク）を作用させる。なお、減速機６２は、必須の構成要素ではなく、省略されてもよい。この場合、モータ６１が直接にギア６３に接続されてもよい。
The
アクチュエータ２６は、伝達部２５に動力を作用させることで、伝達部２５を介して回転型ダンパー２３の外筒３１に動力（回転トルク）を直接に作用させる。これにより、アクチュエータ２６は、建物ＢＬに対して回転型ダンパー２３の外筒３１を回転させる。なお、「回転型ダンパーの外筒に動力を直接に作用させる」とは、回転型ダンパー２３の軸部材３６を介さずに、回転型ダンパー２３の外筒３１に動力を作用させる（軸部材３６を介さずに外筒３１を回転させる）ことを意味する。言い換えると、「回転型ダンパーの外筒に動力を直接に作用させる」とは、外筒３１に対する軸部材３６の位置や移動速度（回転体３２の回転速度）とは関係なく、外筒３１を外部から強制的に回転させることを意味する。
By applying power to the
アクチュエータ２６は、建物ＢＬに対して外筒３１を回転させることで、回転型ダンパー２３の回転体３２に対して外筒３１を回転させる。これにより、アクチュエータ２６は、外筒３１と回転体３２との間の相対回転速度を変化させ、外筒３１と回転体３２との間に作用する減衰力の大きさや発生タイミングを変化させることで、制振装置１１の減衰特性を変化させる。
The
例えば、アクチュエータ２６は、軸部材３６に入力された外力（例えば、Ｙ形ブレースＢｒと第２柱Ｐ２の脚部（または床部Ｆ）との間の相対変位により軸部材３６に作用する力）によって軸部材３６が移動し、外筒３１に対して回転体３２が第１方向に回転する場合に、回転体３２に対して外筒３１を前記第１方向とは反対の第２方向に回転させる動力を出力することができる。アクチュエータ２６は、第１方向に回転する回転体３２に対してその反対方向に外筒３１を回転させることで、制振装置１１の減衰力を高めることができる。
For example, the
また、アクチュエータ２６は、軸部材３６に入力された外力によって軸部材３６が移動し、外筒３１に対して回転体３２が第１方向に回転する場合に、回転体３２に対して外筒３１を前記第１方向と同じ方向に回転させる動力を出力することができる。アクチュエータ２６は、第１方向に回転する回転体３２に対して同じ方向に外筒３１を回転させることで、制振装置１１の減衰力を小さくするまたはゼロにすることができる。
Further, in the
以上説明したような制振装置１１によれば、アクチュエータ２６によって回転型ダンパー２３の外筒３１を回転させることで、制振装置１１の減衰特性を動的に変化させ、建物ＢＬの振動をより効果的に減衰させることができる。例えば、制振装置１１は、建物ＢＬの振動に応じてアクチュエータ２６の出力（モータ６１の回転速度など）を変化させることで、回転型ダンパー２３の外筒３１の回転状態を変化させ、建物ＢＬの振動をより効果的に抑制することができる。
According to the
次に、本実施形態の制振制御システム１の動作の概要について説明する。図４は、実施形態の制振制御システム１の制御系の構成図である。制振制御システム１は、実空間にある建物ＢＬの制振制御を実施する。
Next, an outline of the operation of the vibration damping
制御部１３は、建物ＢＬを制御対象にして、センサ１２が出力する振動データに基づいた建物ＢＬの状態を示す状態値（状態ｓ）を帰還させるフィードバック制御を実施する。なお、帰還させる状態値は、不図示の遅延要素によって適宜遅延されたものであってよい。この制振制御システム１における制御目標は、外乱が生じても建物ＢＬが振動しないこと、又は外乱により生じた振動を減衰させることである。地震動などは、建物ＢＬに作用する外乱の一例である。
The
このような制御部１３は、センサ１２による振動の検出結果（振動データ）に基づき、制振装置１１のアクチュエータ２６を制御して、回転型ダンパー２３の外筒３１を回転させる。
Such a
これにより、制振制御システム１は、振動発生時に、Ｙ形ブレースＢｒの連結部Ｂｒ３と第２柱Ｐ２の脚部（または床部Ｆ）との間の相対変位に基づき回転型ダンパー２３の軸部材３６が移動することで回転体３２が回転することに加え、アクチュエータ２６によって外筒３１を追加で回転させることで、回転型ダンパー２３の外筒３１と回転体３２との間に作用する減衰力の大きさや発生タイミングを調整することができる。さらに、これにより、制振制御システム１は、アクティブ方式の制振作用を奏し、パッシブ方式の制振よりも効果的な制振を行うことが可能となる。
As a result, the vibration damping
なお、制振装置１１に対する制御量は、例えば、回転型ダンパー２３の軸長、軸伸縮速度、軸力の何れかを調整するものであってよい。上記の軸長とは、例えば、回転型ダンパー２３における外筒３１に対する軸部材３６の突出量のことである。軸伸縮速度とは、軸部材３６の移動方向において、外筒３１に対する軸部材３６の相対的な移動速度のことである。軸力とは、外筒３１に対して軸部材３６が移動する際の抵抗力のことである。このように定められた制振装置１１に対する制御量に基づいて、建物ＢＬにおいて制振装置１１が配置された特定の層を挟む２つの床部分に作用する水平方向の偶力を調整することができる。
The control amount for the
上記のような制振制御システム１を適用した建物ＢＬの振動解析を実施するには、制振制御システム１が有する各種特徴をモデル化することが必要とされる。
In order to carry out vibration analysis of a building BL to which the vibration damping
次に、図５を参照して、実施形態の振動シミュレータ１１０について説明する。図５は、実施形態の振動シミュレータ１１０の構成図である。
Next, the
振動シミュレータ１１０は、実際の建物ＢＬに代わる仮想建物（仮想モデル）の振動をシミュレーションする。実施形態の振動シミュレータ１１０は、仮想アクチュエータ１１１（応力生成部）と、仮想センサ１１２と、仮想建物本体１１３とを模擬する。仮想アクチュエータ１１１と、仮想センサ１１２とは、前述の制振装置１１と、センサ１２とにそれぞれ対応するものであってよい。仮想建物本体１１３は、建物ＢＬの仮想建物であって、例えば主に建物ＢＬの構造部材に対応する。
The
例えば、振動シミュレータ１１０は、解析処理部１１４と、記憶部１１５と、入出力部１１６とを備える。
For example, the
記憶部１１５には、例えば、仮想アクチュエータ１１１と、仮想センサ１１２と、仮想建物本体１１３とをそれぞれ模擬するためのデータ（解析モデル）と、各種プログラムが格納されている。解析処理部１１４は、例えばＣＰＵがプログラムを実行することにより各種機能を実現する。解析処理部１１４は、記憶部１１５から、実行可能なプログラムを読み出して、所定の記憶領域に展開する。また、解析処理部１１４は、記憶部１１５から、仮想アクチュエータ１１１と、仮想センサ１１２と、仮想建物本体１１３とをそれぞれ模擬するためのデータを読み出して、所定の記憶領域に展開する。解析処理部１１４は、プログラムの実行により、仮想アクチュエータ１１１と、仮想センサ１１２と、仮想建物本体１１３とをそれぞれ模擬する。入出力部１１６は、例えば、ユーザの操作を受け付ける操作受付部と、解析結果等を表示させる表示部と、後述する外部の装置と通信する通信処理部とを含む。操作受付部と、表示部と、通信処理部の図示を省略する。
The
仮想アクチュエータ１１１は、制御に応じて仮想建物本体１１３に応力を作用する。仮想建物本体１１３に作用する応力は、少なくとも特定の層を挟む２つの床部分に偶力が作用する場合を含む。振動シミュレータ１１０は、仮想建物本体１１３に、所定の振動データに基づいた外乱と、仮想アクチュエータ１１１による応力とが作用した場合に、仮想建物本体１１３に生じる振動を再現する。例えば、仮想アクチュエータ１１１は、前記解析モデルにおける特定の層に作用させる仮想応力を生成する。仮想応力には、少なくとも建物ＢＬの特定の層のせん断力を調整するための力が含まれる。
The
仮想センサ１１２は、仮想建物本体１１３における所定の位置の振動を検出する。例えば、振動は、変位、速度、加速度などの大きさと方向とを有する物理量として検出され、時系列の振動データとして記録される。
The
解析処理部１１４は、入出力部１１６を介して取得したユーザの操作に基づいて、図６に示す解析モデルを用いた振動シミュレーションを実施する。例えば、解析処理部１１４は、生成された仮想応力を解析モデルに作用させて、その解析モデルの振動を解析する。図６は、実施形態の解析モデルを説明するための図である。図６（ａ）に、地盤上に建てられた建物ＢＬの多質点モデルを示す。建物ＢＬが地表面と接する階を地上１階とすると、Ｍ１からＭｎは、地上２階から地上ｎ＋１階（あるいは最上階）までの各階の床位置にそれぞれ質量を集中させた質点を示す。外乱としての地震動が、地盤側から建物ＢＬの基礎に伝わる。
The
図６（ｂ）は、図６（ａ）の多質点モデルを振動の解析モデルとして示したものである。この図６によれば、制振装置１１が、地上１階の床と地上２階の床との間（第１層）と、地上２階の床と地上３階の床との間（第２層）とに設けられ、それ以外の層（階と階の間）には設けられていない状態を示す。要素ｍ１からｍｎは、各質点の質量である。この場合、第１層に要素ｋ１、ｃ１、ｃｄ１、ｙ１があり、第２層に要素ｋ２、ｃ２、ｃｄ２、ｙ２があり、第３層に要素ｋ３、ｃ３がある。記載を省略するが第４層以上も要素ｋ４からｋｎと、要素ｃ４からｃｎとがそれぞれの層にある。要素ｋ１からｋｎは、各層の架構における層剛性（ばね定数）である。同様に、要素ｃ１からｃｎは、各層の架構における内部粘性減衰係数である。要素ｃｄ１、ｃｄ２は第１層と第２層に配置されたダンパー要素の減衰係数である。要素ｙ１、ｙ２は、第１層と第２層のダンパーに直列に接続されたアクチュエータ２６による制御量である。要素ｃｄ１と要素ｙ１が直列に接続され、直列に接続された要素ｃｄ１と要素ｙ１に、要素ｋ１と要素ｃ１が並列になるように設けられている。要素ｃｄ２と要素ｙ２とが直列に接続され、直列に接続された要素ｃｄ２と要素ｙ２に、要素ｋ２と要素ｃ２が並列になるように設けられている。なお、要素ｃｄ１と要素ｙ１の組と、要素ｃｄ２と要素ｙ２との組は、制振装置１１を模擬する要素の一例である。なお、要素ｙ１、ｙ２は、アクチュエータ要素の一例である。要素ｃｄ１、ｃｄ２は、ダンパー要素の一例である。
FIG. 6B shows the multi-mass model of FIG. 6A as a vibration analysis model. According to FIG. 6, the
なお、アクチュエータ２６による制御量には、上述したとおり、回転型ダンパー２３の軸長（軸変位）、軸伸縮速度、軸力の何れかが含まれる。要素ｙ１、ｙ２についても、その制御量として、仮想ダンパーの軸長、軸伸縮速度、軸力の何れかが含まれているとよい。例えば、要素ｙ１、ｙ２の何れかが、軸長の調整が可能なアクチュエータである場合、少なくともアクチュエータ要素の軸の軸長を動的に調整する。例えば、解析処理部１１４は、この動的な調整により生じる応力を仮想応力にする。
As described above, the control amount by the
実施形態の振動シミュレータ１１０は、振動シミュレーションにより上記の多質点モデルを用いて建物ＢＬの振動を再現させる。
The
次に、振動解析部１００による振動シミュレーションのより具体的な一例を示す。振動解析部１００は、解析モデルを駆動して、解析モデルの各部の動きを表す状態値を生成する応答解析を実施する。
Next, a more specific example of the vibration simulation by the
振動解析部１００は、解析モデルを生成するために、解析対象の建物の特性マトリクス（後述する質量、減衰及び剛性各々のマトリクス）の導出に関する設計データを記憶領域から読み出す。この設計データは、設計図書などから得られる建物の振動特性に関わる定数（質量、剛性、減衰定数など）がある。また、この設計データは、対象建物の敷地の地盤特性（例えば、地盤各層の密度、弾性波速度、減衰定数など）を含んでもよい。
In order to generate an analysis model, the
また、上記解析モデルは、質点系モデルまたは立体骨組モデル（立体フレームモデル）とすることができる。質点系モデルとする場合は、建物の立体骨組解析などから、各階の定数（質量、剛性、減衰定数など）を求めることができる。
質点系モデルの一例としては、せん断多質点系モデルがある。せん断多質点系モデルの地震応答は、以下の式（１）に示す運動方程式を解くことによって求めることができる。
Further, the analysis model can be a mass point system model or a three-dimensional frame model (three-dimensional frame model). In the case of a mass point system model, constants (mass, rigidity, damping constant, etc.) of each floor can be obtained from the three-dimensional frame analysis of the building.
As an example of the mass point system model, there is a shear multi-mass point system model. The seismic response of the shear multi-mass model can be obtained by solving the equation of motion shown in the following equation (1).
[Ｍ]{ｘ’’} ＋ [Ｃ]{ｘ’} ＋ [Ｋ]{ｘ}＝｛Ｐ｝ ・・・（１） [M] {x''} + [C] {x'} + [K] {x} = {P} ... (1)
この式（１）において、[Ｍ]は質量マトリクスであり、[Ｃ]は減衰マトリクスであり、[Ｋ]は剛性マトリクスである。また、質量マトリクス[Ｍ]、減衰マトリクス[Ｃ]、剛性マトリクス[Ｋ]の各々のマトリクス要素（以下、単に要素とする）は、予め定められた初期値に設定される。一般に、地震応答解析における外力｛Ｐ｝は地震動（地動加速度）により各質点に作用する力（慣性力）とする。なお、時刻ｔにおける地動加速度をｘｇ’’(ｔ)とすると、慣性力｛Ｐ｝は、－[Ｍ]｛１｝ｘｇ’’(ｔ)と表される。 In this equation (1), [M] is a mass matrix, [C] is a damping matrix, and [K] is a stiffness matrix. Further, each matrix element (hereinafter, simply referred to as an element) of the mass matrix [M], the damping matrix [C], and the rigidity matrix [K] is set to a predetermined initial value. Generally, the external force {P} in the seismic response analysis is a force (inertial force) acting on each mass point due to the seismic motion (ground motion acceleration). If the ground acceleration at time t is x g '' (t), the inertial force {P} is expressed as − [M] {1} x g '' (t).
また、この式（１）において、ｘ’’は質点の相対加速度（地表面に対して平行な方向における加速度）を示し、ｘ’は相対速度、ｘは相対変位を示している。｛ｘ’’｝は地表面に対して垂直方向における解析位置（評価対象位置）である質点の地表面における、各質点の平行方向の加速度を示す列ベクトル（ｍ×１型の行列）である。以下に示すように、式（１）における加速度{ｘ’’}、速度{ｘ’}、変位{ｘ}および外力｛Ｐ｝の各々は、下記式（２）に示す列ベクトルである。以下の式においては、建物の階数を便宜的にｍ階としている。なお、添え字のＴは、転置行列を示す。 Further, in this equation (1), x ″ indicates the relative acceleration of the mass point (acceleration in the direction parallel to the ground surface), x ′ indicates the relative velocity, and x indicates the relative displacement. {X''} is a column vector (m × 1 type matrix) showing the acceleration of each mass point in the parallel direction on the ground surface of the mass point, which is the analysis position (evaluation target position) in the direction perpendicular to the ground surface. .. As shown below, each of the acceleration {x''}, velocity {x''}, displacement {x} and external force {P} in the equation (1) is a column vector shown in the following equation (2). In the following formula, the number of floors of the building is set to m floor for convenience. The subscript T indicates a transposed matrix.
{ｘ’’}=［ｘ１’’ｘ２’’ｘ３’’・・・ｘｎ’’］Ｔ
{ｘ’}=［ｘ１’ｘ２’ｘ３’・・・ｘｎ’］Ｔ
{ｘ}=［ｘ１ ｘ２ ｘ３ ・・・ｘｎ ］Ｔ
{Ｐ}=［Ｐ１ Ｐ２ Ｐ３ ・・・Ｐｎ ］Ｔ
・・・（２）
{x''} = [x 1 '' x 2 '' x 3 '' ... x n ''] T
{x'} = [x 1'x 2'x 3 '... x n ' ] T
{x} = [x 1 x 2 x 3 ... x n ] T
{P} = [P 1 P 2 P 3 ... P n ] T
... (2)
すなわち、式（２）における相対加速度｛ｘ’’｝は、地表面に対して垂直な方向の解析位置である各質点における、地表面に対して平行な方向の加速度を示す列ベクトルである。相対速度｛ｘ’｝は、地表面に対して垂直な方向の解析位置である各質点における、地表面に対して平行な方向の速度を示す列ベクトルである。相対変位｛ｘ｝は、地表面に対して垂直な方向の解析位置である各質点における、地表面に対して平行な方向の変位を示す列ベクトルである。外力｛Ｐ｝は、地表面に対して垂直な方向の解析位置である各質点における、地表面に対して平行な方向に作用する慣性力を示す列ベクトルである。 That is, the relative acceleration {x ″} in the equation (2) is a column vector showing the acceleration in the direction parallel to the ground surface at each mass point which is the analysis position in the direction perpendicular to the ground surface. The relative velocity {x'} is a column vector indicating the velocity in the direction parallel to the ground surface at each mass point which is the analysis position in the direction perpendicular to the ground surface. The relative displacement {x} is a column vector indicating the displacement in the direction parallel to the ground surface at each mass point which is the analysis position in the direction perpendicular to the ground surface. The external force {P} is a column vector indicating an inertial force acting in a direction parallel to the ground surface at each mass point which is an analysis position in the direction perpendicular to the ground surface.
振動解析部１００は、式（１）における質量マトリクス[Ｍ]、減衰マトリクス[Ｃ]及び剛性マトリクス[Ｋ]を初期値として時間ステップ毎に各マトリクス要素を更新しながら、外乱の時刻歴全体に対して各質点の応答（加速度、速度、変位など。）を算出する。各マトリクス要素の初期値は、建物ＢＬの階数、及び上記設計データから直接的に、あるいは有限要素法などにより算出してもよい。
The
上記の各マトリクスを、例えば、下記のように定めてもよい。質量マトリクス[Ｍ]は、各層の質点に割り付けられた質量を要素に含む対角行列である。減衰マトリクス[Ｃ]は、隣接する質点間に力が作用するように要素が決定されており、行列の対角要素とそれに隣接する要素に値をとり、他の要素は０である。剛性マトリクス[Ｋ]は、隣接する質点間に力が作用するように要素が決定されており、行列の対角要素とそれに隣接する要素に値をとり、他の要素は０である。 Each of the above matrices may be defined as follows, for example. The mass matrix [M] is a diagonal matrix containing the mass assigned to the mass point of each layer as an element. The elements of the damping matrix [C] are determined so that a force acts between adjacent mass points, and values are taken for the diagonal elements of the matrix and the elements adjacent to them, and the other elements are 0. The elements of the stiffness matrix [K] are determined so that a force acts between adjacent mass points, and values are taken for the diagonal elements of the matrix and the elements adjacent to them, and the other elements are 0.
例えば、ここで、各層に配置した制振装置１１が、上記の各層に偶力を加える。第１層に配置した制振装置１１が第１層にｆ１の大きさの偶力を加えて、第２層に配置した制振装置１１が第２層にｆ２の大きさの偶力を加える。例えば、第３層以上に制振装置１１を設けない場合には、第３層以上の各層に、偶力が作用しない。
For example, here, the
このとき、図６（ｃ）のように、第１層の上下階（基礎と質点１）に向きが逆の一対の力（＋ｆ１と－ｆ１）が同時に作用する。同様に、第２層の上下階（質点Ｍ１と質点Ｍ２）に向きが逆の一対の力（＋ｆ２と－ｆ２）が同時に作用する。上階側に作用する力の向きを正（＋）とすると、各質点に作用する力｛Ｆ｝は、下記の式（３）ように表される。 At this time, as shown in FIG. 6 (c), a pair of forces (+ f 1 and −f 1 ) having opposite directions act on the upper and lower floors (foundation and mass point 1) of the first layer at the same time. Similarly, a pair of forces (+ f 2 and −f 2 ) having opposite directions act on the upper and lower floors (mass point M 1 and mass point M 2 ) of the second layer at the same time. Assuming that the direction of the force acting on the upper floor side is positive (+), the force {F} acting on each mass point is expressed by the following equation (3).
｛Ｆ｝＝[Ｆ１ Ｆ２ Ｆ３ Ｆ４ ・・・ Ｆｎ]Ｔ
Ｆ１＝ｆ１―ｆ２，Ｆ２＝ｆ２，Ｆ３＝Ｆ４＝・・・＝Ｆｎ＝０
・・・（３）
{F} = [F 1 F 2 F 3 F 4 ... F n ] T
F 1 = f 1 -f 2 , F 2 = f 2 , F 3 = F 4 = ... = F n = 0
... (3)
上記の式（３）に示すように、少なくとも一部の層を特定し、その特定された少なくとも一部の層に偶力を作用させることができる。この特定の層とは、例えば、制振装置を設ける層に相当する。
層間に加えた偶力は、各質点に作用する等価な外力｛Ｆ｝として、運動方程式（１）の右辺に加えることにより、この外力｛Ｆ｝を数値解析の条件に含めることができる。
As shown in the above formula (3), at least a part of the layers can be specified, and a couple can be applied to the specified at least a part of the layers. This specific layer corresponds to, for example, a layer provided with a vibration damping device.
By applying the couple applied between the layers as an equivalent external force {F} acting on each mass point to the right side of the equation of motion (1), this external force {F} can be included in the conditions of the numerical analysis.
[Ｍ]{ｘ’’} ＋ [Ｃ]{ｘ’} ＋ [Ｋ]{ｘ}＝｛Ｐ｝＋｛Ｆ｝
・・・（４）
[M] {x''} + [C] {x'} + [K] {x} = {P} + {F}
... (4)
仮想アクチュエータ１１１が層間に作用させる力（偶力）を、上記の運動方程式（４）における外力項｛Ｆ｝として適用することで、質点系モデルの地震応答解析において仮想アクチュエータ１１１による制御力を数値解析の条件に含めることができる。仮想アクチュエータ１１１が層間に作用させる力（偶力）の大きさは、仮想アクチュエータの軸速度（軸伸縮の速度）と、回転型ダンパー２３の減衰特性に基づいて決定した減衰要素とに基づいて算出される。
By applying the force (couple) that the
例えば、前述の図６（ｂ）に示したように、第１層に減衰係数がｃｄ１の減衰要素（ダンパー）が、第２層に減衰係数がｃｄ２の減衰要素がそれぞれ設けられていて、第３層以上には減衰要素が設けられていないとする。さらに、第１層と第２層の減衰要素に対して、それぞれの減衰要素に直列に接続されている仮想アクチュエータからｘａ１’、ｘａ２’の軸速度（建物の相対変位｛ｘ｝と同じ向きに正負を設定）が作用しているとする。この場合、各質点に作用する等価な外力｛Ｆ｝は、下記の式（５）に示すように定義できる。 For example, as shown in FIG. 6B described above, the first layer is provided with a damping element (damper) having a damping coefficient of cd1 , and the second layer is provided with a damping element having a damping coefficient of cd2 . , It is assumed that no damping element is provided on the third layer or higher. Further, for the damping elements of the first layer and the second layer, the axial velocities of x a1'and x a2 ' from the virtual actuators connected in series to the respective damping elements (the same as the relative displacement {x} of the building). It is assumed that positive and negative are set in the direction). In this case, the equivalent external force {F} acting on each mass point can be defined as shown in the following equation (5).
Ｆ１＝ｃｄ２×ｘａ２’－ｃｄ１×ｘａ１’
Ｆ２＝０ －ｃｄ２×ｘａ２’
Ｆ３＝Ｆ４＝・・・＝Ｆｎ＝０
・・・（５）
F 1 = c d2 x x a2' -c d1 x x a1 '
F 2 = 0-c d2 x x a2 '
F 3 = F 4 = ... = F n = 0
... (5)
上記の式（５）に示すように制振装置１１が設けられた層に対応する質点には、制振装置１１が生成する力（等価外力｛Ｆ｝）が作用する。その力の大きさは、制振装置１１における回転型ダンパー２３等のダンパーの減衰係数とアクチュエータの軸速度との積に依存する。なお、制振装置１１が隣接する層にそれぞれ設けられている場合には、その層の間の床に対応する質点には、その床の上下に位置する層にそれぞれ設けられた制振装置１１の影響を受ける。
As shown in the above equation (5), the force generated by the vibration damping device 11 (equivalent external force {F}) acts on the mass point corresponding to the layer provided with the
振動シミュレータ１１０は、想定する地震動の地動加速度の時刻歴データｘｇ’’(ｔ)を記憶部から読み出し、地動加速度による慣性力｛Ｐ｝（＝－[Ｍ]｛１｝ｘｇ’’(ｔ)）と仮想アクチュエータ１１１によって作用する等価外力｛Ｆ｝を用いて、運動方程式（４）に基づき各質点の時刻歴応答値（加速度{ｘ’’(ｔ)}、速度{ｘ’(ｔ)}、変位{ｘ(ｔ)}）を求める（応答解析を実施する）。
The
すなわち、振動シミュレータ１１０は、微小時間間隔Δｔ毎に、地震動により作用する慣性力｛Ｐ｝と仮想アクチュエータ１１１により作用する力｛Ｆ｝を用いて運動方程式（４）を解くことにより、各質点の相対加速度{ｘ’’}、相対速度{ｘ’}、相対変位{ｘ}の各々を算出する。
That is, the
なお、仮想アクチュエータ１１１により作用する力｛Ｆ｝を、仮想アクチュエータ１１１の軸変位（軸伸縮の変位）により規定してもよい。
The force {F} applied by the
実施形態の制振装置１１は、建物ＢＬの特定の層のせん断力を調整するための力を生成可能なものである。その力が建物ＢＬに作用した際の影響を解析するためには、振動シミュレーションによって再現するとよい。そのためには、振動シミュレータ１１０に、上記の制振装置１１を用いた制御と同様な制御を模擬できることが必要とされる。
The
図７を参照して、実施形態の数値解析処理について説明する。
図７は、実施形態の数値解析処理の手順を示すフローチャートである。この図７に示すように、まず、振動シミュレータ１１０は、入出力部１１６によりユーザの要求を取得して、記憶部１１５から建物ＢＬの仮想モデルである解析モデルに関するデータを取得する（ステップＳ１）。
The numerical analysis process of the embodiment will be described with reference to FIG. 7.
FIG. 7 is a flowchart showing the procedure of the numerical analysis processing of the embodiment. As shown in FIG. 7, first, the
振動シミュレータ１１０は、記憶部１１５から建物ＢＬに作用する外乱のデータ（例えば、地動加速度等）を取得する（ステップＳ２）。例えば、記憶部１１５には、外乱のデータが予め格納されていてもよく、自から生成した外乱のデータが格納されていてもよく、または、後述する波形データ生成装置１２０などの外部の装置から外乱のデータが入出力部１１６を介して取得され、そのデータが格納されていてもよい。
The
振動シミュレータ１１０は、数値解析処理を実施する（ステップＳ３）。この数値解析処理には、解析モデルにより特定される仮想建物に作用する仮想応力を生成する処理が含まれる。この処理の中で、特定の層のせん断力を特定の層に作用させる解析が含まれていてもよい。
The
振動シミュレータ１１０は、数値解析処理の結果を入出力部１１６に出力する（ステップＳ４）。
The
上記の手順により、振動シミュレータ１１０は、振動解析により下記のような振動を再現し、対象の建物ＢＬの振動特性を解析する。
According to the above procedure, the
（地震等の外乱を受けた際の建物の揺れ（モード））
一般に、地震等の外乱を受けた際の建物の揺れは、並進方向について顕著に表れる。個々の建物はそれぞれ固有の振動モード有している。振動モードは、１次モード、２次モード、３次モードなど、複数のモードが存在する。高次のモードの成分ほど建物全体の応答値に占める割合が少なくなる傾向がある。並進方向については、１次から３次モードが支配的となる。なお、以下の説明において、並進方向の変位量を単に変位量と呼ぶ。
(Building shaking (mode) when receiving a disturbance such as an earthquake)
In general, the shaking of a building when it receives a disturbance such as an earthquake is noticeable in the translation direction. Each building has its own mode of vibration. The vibration mode has a plurality of modes such as a primary mode, a secondary mode, and a tertiary mode. Higher-order mode components tend to account for less of the response value of the entire building. Regarding the translation direction, the primary to tertiary modes are dominant. In the following description, the displacement amount in the translation direction is simply referred to as the displacement amount.
（建物の振動特性）
建物の振動特性を示すものとして固有周期が知られている。各建物には、その建物の揺れが励起されやすい固有周期が存在する。固有周期が複数存在する場合がある。複数の固有周期のうち周波数の低い方から順に１次固有周期、２次固有周期、３次固有周期などと呼ぶ。
(Vibration characteristics of the building)
The natural period is known as an indicator of the vibration characteristics of a building. Each building has a natural period in which the shaking of the building is likely to be excited. There may be multiple natural periods. Of a plurality of natural periods, the frequency is called the primary natural period, the secondary natural period, the tertiary natural period, and the like in order from the lowest frequency.
振動シミュレータ１１０は、建物ＢＬに対する外乱を模擬して建物ＢＬの振動を解析する。このような振動シミュレータ１１０に適用される建物ＢＬの外乱のデータには、実際に発生した地震において収録された観測地震動波形のデータとして、建物ＢＬから離れた地点において観測された観測記録又は既往波の観測記録のデータがある。振動シミュレータ１１０は、これらのデータを利用可能である。
The
なお、上記の観測記録のデータは、比較的大きな振動成分を含むものであるが、必ずしも建物ＢＬを所望の状態で励振させることができないことがある。そこで、上記の外乱を模擬するための波形データを生成して、建物ＢＬに作用させる外乱のデータをより効率よく取得するための一手法を示す。 Although the data of the above observation record contains a relatively large vibration component, it may not always be possible to excite the building BL in a desired state. Therefore, a method for generating waveform data for simulating the above-mentioned disturbance and acquiring the data of the disturbance acting on the building BL more efficiently is shown.
次に、図１２から図１６を参照して、実施形態の波形データ生成装置について説明する。
図１２は、実施形態の波形データ生成装置１２０の構成図である。
波形データ生成装置１２０は、例えば、処理実行部１２４と、記憶部１２５と、入出力部１２６とを備える。
Next, the waveform data generation device of the embodiment will be described with reference to FIGS. 12 to 16.
FIG. 12 is a configuration diagram of the waveform
The waveform
記憶部１２５には、例えば、合成波生成部１２１と、変位波形生成部１２２と、加速度波形生成部１２３をそれぞれ機能させるためのデータと、各種プログラムとが格納されている。処理実行部１２４は、例えばＣＰＵがプログラムを実行することにより各種機能を実現する。処理実行部１２４は、記憶部１２５から、実行可能なプログラムを読み出して、所定の記憶領域に展開する。また、処理実行部１２４は、記憶部１２５から、合成波生成部１２１と、変位波形生成部１２２と、加速度波形生成部１２３とにより生成される波形データなどを読み出して、所定の記憶領域に展開する。処理実行部１２４は、プログラムの実行により、合成波生成部１２１と、変位波形生成部１２２と、加速度波形生成部１２３のそれぞれの処理を実行する。入出力部１２６は、ユーザの操作を受け付ける操作受付部と、操作のための表示、処理の結果等を表示させる表示部と、振動シミュレータ１１０などの外部の装置と通信する通信処理部とを含む。
The
合成波生成部１２１と、変位波形生成部１２２と、加速度波形生成部１２３とに関する詳細については、後述する。
Details of the composite
（生成する波形データ）
次に、実施形態の外乱を模擬するための波形データについて説明する。振動シミュレータ１１０は、例えば下記の手順に従い外乱を模擬するための波形データを生成する。
(Waveform data to be generated)
Next, waveform data for simulating the disturbance of the embodiment will be described. The
図１３は、実施形態の波形データの生成の手順を示すフローチャートである。
図１３に示すように、波形データ生成装置１２０は、例えば、入出力部１２６によりユーザの操作を受け付けて、１又は複数の固有周期に関するデータを取得する（ステップＳ１０）。以下、例えば、１次固有周期、２次固有周期、３次固有周期の３つの固有周期を対象にする場合を例示する。ここで取得するデータは、１次固有周期、２次固有周期、３次固有周期の夫々の周期の値又はこれに関する周波数の値が含まれる。なお、必要に応じて、２次固有周期と３次固有周期の信号を１次固有周期の信号の中に配置する数と位置を指定するデータが含まれる。以下の説明では、上記の数と位置が予め定められているものとする。
FIG. 13 is a flowchart showing a procedure for generating waveform data of the embodiment.
As shown in FIG. 13, the waveform
次に、波形データ生成装置１２０は、１次固有周期、２次固有周期、３次固有周期に夫々対応する変位量を特定するため、例えば、入出力部１２６によりユーザの操作を受け付けて、各次数の固有周期の変位量に対応する信号レベルを夫々取得する（ステップＳ２０）。例えば、１次固有周期の波の振幅が振幅Ａｋ１に、２次固有周期の波の振幅が振幅Ａｋ２に、３次固有周期の波の振幅が振幅Ａｋ３に夫々設定され、記憶部１２５に格納される。なお、このステップＳ２０の処理は必要より実施してよく、各振幅を固定値にする場合には省略してもよい。
Next, in order to specify the displacement amount corresponding to each of the primary natural period, the secondary natural period, and the tertiary natural period, the waveform
次に、合成波生成部１２１は、上記のステップＳ１０とステップＳ２０とで決定された各次数の固有周期と、各次数の固有周期の振幅とに基づいて原波形のデータを生成する（ステップＳ３０）。例えば、合成波生成部１２１は、波形Ａ１と波形Ａ２と波形Ａ３を生成する。これについての詳細は、後述する。
Next, the synthetic
次に、合成波生成部１２１は、上記のステップＳ３０において生成された原波形のデータから、合成波のデータを生成する（ステップＳ４０）。例えば、合成波生成部１２１は、波形Ａ１と波形Ａ２と波形Ａ３とに基づいて、後述する合成変位波形Ｂを生成する。合成変位波形Ｂは、波形Ａ１と波形Ａ２と波形Ａ３の加算により生成される。
Next, the synthetic
ここで、図１４を参照して上記の原波形と合成波との関係について説明する。
図１４は、実施形態の波形データの生成について説明するための図である。横軸が時間軸であり、縦軸が振動の大きさを示す。
Here, the relationship between the above-mentioned original waveform and the synthesized wave will be described with reference to FIG.
FIG. 14 is a diagram for explaining the generation of waveform data of the embodiment. The horizontal axis is the time axis, and the vertical axis is the magnitude of vibration.
図１４（ａ１）と図１４（ａ２）に、原波形の一例を示す。
図１４（ａ１）に、１次固有周期と同じ周期Ｔ１の正弦波成分を含む波形Ａ１を示す。波形Ａ１は、対象範囲に亘って周期的に繰り返す振幅Ａｋ１の正弦波である。なお、図１４（ａ１）に示す時間範囲ＴＢは、第１固有周期の自然数倍に設定される。この図に示す例の時間範囲ＴＢは、第１固有周期の１２周期分である。
14 (a1) and 14 (a2) show an example of the original waveform.
FIG. 14A1 shows a waveform A1 including a sine wave component having the same period T1 as the primary natural period. The waveform A1 is a sine wave having an amplitude Ak1 that repeats periodically over a target range. The time range TB shown in FIG. 14 (a1) is set to a natural number multiple of the first natural period. The time range TB of the example shown in this figure is 12 cycles of the first natural cycle.
前述の図１３のステップＳ３０で示したように、合成波生成部１２１が波形Ａ１を生成する。例えば、合成波生成部１２１は、建物ＢＬ（励振対象の対象物）の固有周期に基づいて、建物ＢＬの第１固有周期に繰り返し周期が整合されている波形Ａ１（基本波）を生成し、振幅Ａｋ１（第１振幅）で時間範囲ＴＢ（第１期間）に亘って継続させる。
As shown in step S30 of FIG. 13, the combined
図１４（ａ２）に示す波形は、２次固有周期と同じ周期Ｔ２の変位量を示す正弦波成分を含み振幅Ａｋ２の波の波形Ａ２と、３次固有周期と同じ周期Ｔ３の変位量を示す正弦波成分を含み振幅Ａｋ３の波の波形Ａ３とである。例えば、波形Ａ２と波形Ａ３の夫々が正弦波１周期分の正弦波パルスとして形成されている。正弦波パルスの詳細は後述する。 The waveform shown in FIG. 14A2 shows a waveform A2 of a wave having an amplitude Ak2 including a sine wave component showing a displacement amount of the same period T2 as the second-order natural period, and a displacement amount of the same period T3 as the third-order natural period. It is a waveform A3 of a wave including a sine and cosine component and having an amplitude of Ak3. For example, each of the waveform A2 and the waveform A3 is formed as a sine wave pulse for one cycle of a sine wave. The details of the sine wave pulse will be described later.
前述の図１３のステップＳ３０で示したように、合成波生成部１２１が波形Ａ２と波形Ａ３を生成する。波形Ａ２（第１重畳波）は、第１固有周期より短い第２固有周期に繰り返し周期が整合されている。また、波形Ａ３（第２重畳波）は、第２固有周期より短い第３固有周期に繰り返し周期が整合されている。
As shown in step S30 of FIG. 13, the combined
図１４（ａ２）に示す時間範囲は、図１４（ａ１）の時間範囲ＴＢ（第１期間）と同じ長さに設定され、その時間範囲内に、波形Ａ２と波形Ａ３の対を含む複数の期間ＴＳ（第２期間）が含まれている。例えば、合成波生成部１２１は、波形Ａ２と波形Ａ３の重畳波を含む期間ＴＳと、波形Ａ２と波形Ｔ３の重畳波を含まない期間ＴＮＳ（第３期間）とを、時間範囲ＴＢ内に設ける。合成波生成部１２１は、期間ＴＳにおいて波形Ａ１の波に波形Ａ２の波を重畳させた合成波の合成変位波形Ｂを生成する。例えば、波形Ａ２の波と波形Ａ３の波は、互いに重ならないように時間軸方向に位置をずらして期間ＴＳ内に配置されている。図１４（ａ２）に示される波形は、合成波生成部１２１の上記の処理によって生成されるものであってよい。
The time range shown in FIG. 14 (a2) is set to the same length as the time range TB (first period) of FIG. 14 (a1), and within the time range, a plurality of pairs including the waveform A2 and the waveform A3 are included. The period TS (second period) is included. For example, the combined
なお、図１４（ａ２）に配置される波形Ａ２と波形Ａ３の個数と位置は、所定の条件を満たす範囲で任意に設定できる。図に示す例の波形Ａ２と波形Ａ３の対の数は４対である。 The number and position of the waveforms A2 and the waveforms A3 arranged in FIG. 14A2 can be arbitrarily set within a range satisfying a predetermined condition. The number of pairs of the waveform A2 and the waveform A3 in the example shown in the figure is four.
例えば、上記の４か所のうち、第１地点は、波形Ａ１の０．５周期目の位置を起点にし、第２地点は、波形Ａ１の３．５周期目の位置を起点にし、第３地点は、波形Ａ１の７．０周期目の位置を起点にし、第４地点は、波形Ａ１の１０．０周期目の位置を起点にする。 For example, of the above four points, the first point starts from the position of the 0.5th cycle of the waveform A1, and the second point starts from the position of the 3.5th cycle of the waveform A1. The point starts from the position of the 7.0th cycle of the waveform A1, and the fourth point starts from the position of the 10.0th cycle of the waveform A1.
例えば、第１地点には、波形Ａ２と波形Ａ３が記載の順に連なって配置されている。第２地点には、波形Ａ３と波形Ａ２が記載の順に連なって配置されている。第３地点には、波形Ａ２と波形Ａ３が記載の順に連なって配置されている。なお、この第３地点の場合、先に示した第１地点の波形の位相に対して波形Ａ２と波形Ａ３の波形の位相が反転している。第４地点には、波形Ａ３と波形Ａ２が記載の順に連なって配置されている。なお、この第４地点の場合、先に示した第２地点の波形の位相に対して波形Ａ３と波形Ａ２の波形の位相が反転している。上記によれば、波形Ａ２と波形Ａ３の対には、波形Ａ２が波形Ａ３より先の時間に配置される第１の対と、波形Ａ２が波形Ａ３より後の時間に配置される第２の対の両方が含まれる。 For example, at the first point, the waveform A2 and the waveform A3 are arranged in succession in the order described. At the second point, the waveform A3 and the waveform A2 are arranged in succession in the order described. At the third point, the waveform A2 and the waveform A3 are arranged in succession in the order described. In the case of this third point, the phases of the waveforms of the waveform A2 and the waveform A3 are inverted with respect to the phase of the waveform of the first point shown above. At the fourth point, the waveform A3 and the waveform A2 are arranged in succession in the order described. In the case of this fourth point, the phases of the waveforms of the waveform A3 and the waveform A2 are inverted with respect to the phase of the waveform at the second point shown above. According to the above, in the pair of the waveform A2 and the waveform A3, the waveform A2 is arranged at the time before the waveform A3, and the waveform A2 is arranged at the time after the waveform A3. Both pairs are included.
第１地点の波形Ａ２の位相について説明する。第１地点の波形Ａ１が示す値が正から負に反転する波形Ａ１の位相πに、波形Ａ２が示す値が正から負に反転する波形Ａ２の位相πが整合するように互いの位相が調整されている。このように位相を調整することにより、波形Ａ１が示す値の絶対値より合成波形の値の絶対値の方が大きくなる。 The phase of the waveform A2 at the first point will be described. The phases of the waveform A1 in which the value indicated by the waveform A1 at the first point is inverted from positive to negative are adjusted to match the phase π of the waveform A2 in which the value indicated by the waveform A2 is inverted from positive to negative. Has been done. By adjusting the phase in this way, the absolute value of the value of the composite waveform becomes larger than the absolute value of the value indicated by the waveform A1.
第２地点の波形Ａ３の位相について説明する。第２地点の波形Ａ１が示す値が正から負に反転する波形Ａ１の位相πに、波形Ａ３が示す値が正から負に反転する波形Ａ３の位相πが整合するように互いの位相が調整されている。 The phase of the waveform A3 at the second point will be described. The phases of the waveform A1 in which the value indicated by the waveform A1 at the second point is inverted from positive to negative are adjusted to match the phase π of the waveform A3 in which the value indicated by the waveform A3 is inverted from positive to negative. Has been done.
第３地点の波形Ａ２の位相について説明する。第３地点の波形Ａ１が示す値が負から正に反転する波形Ａ１の位相０に、波形Ａ２が示す値が負から正に反転する波形Ａ２の位相０が整合するように互いの位相が調整されている。
The phase of the waveform A2 at the third point will be described. The phases of the waveform A1 in which the value indicated by the waveform A1 at the third point is inverted from negative to positive are adjusted to match the
第４地点の波形Ａ３の位相について説明する。第４地点の波形Ａ１が示す値が負から正に反転する波形Ａ１の位相０に、波形Ａ３が示す値が負から正に反転する波形Ａ３の位相０が整合するように互いの位相が調整されている。
The phase of the waveform A3 at the fourth point will be described. The phases of the waveform A1 in which the value indicated by the waveform A1 at the fourth point is inverted from negative to positive are adjusted to match the
上記の通り、第２地点、第３地点、第４地点の何れの場合も、波形Ａ１が示す値の絶対値より合成波形の値の絶対値の方が大きくなるように位相が調整されている。 As described above, in any of the second point, the third point, and the fourth point, the phase is adjusted so that the absolute value of the value of the composite waveform is larger than the absolute value of the value indicated by the waveform A1. ..
上記について換言すると、上記の第１地点から第４地点が重畳開始点である。これらの重畳開始点における速度成分について、波形Ａ１による１次の速度波と、波形Ａ２、波形Ａ３などによる高次の速度波とによる速度の正負が揃うように、変位量を示す波形の位相が調整されている。 In other words, the first to fourth points are the superimposition start points. With respect to the velocity components at these superposition start points, the phase of the waveform indicating the amount of displacement is such that the positive and negative of the velocity due to the first-order velocity wave due to the waveform A1 and the higher-order velocity waves due to the waveform A2, the waveform A3, etc. are aligned. It has been adjusted.
なお、波形Ａ２と波形Ａ３の正弦波パルスは、１周期分の正弦波を加工したものであり、正弦波の起点部分と終点部分に重みづけによるテーパを付けた波形を有している。例えば、上記の波形は、次の式に基づいて生成してもよい。 The sine wave pulse of the waveform A2 and the waveform A3 is a processed sine wave for one cycle, and has a waveform in which the start point portion and the end point portion of the sine wave are tapered by weighting. For example, the above waveform may be generated based on the following equation.
例えば、図１４（ａ２）に示す時間範囲の中に、波形Ａ２と波形Ａ３の正弦波パルスが対になって４か所に配置されている。 For example, in the time range shown in FIG. 14 (a2), the sine wave pulses of the waveform A2 and the waveform A3 are arranged in pairs at four locations.
図１４（ｂ）に、上記図１４（ａ１）の波形Ａ１と図１４（ａ２）の波形Ａ２とを合成した変位量を示す波形Ｂを示す。図１４（ｂ）は、図１４（ａ１）と同じく第１固有周期の自然数倍に設定される。 FIG. 14B shows a waveform B showing a displacement amount obtained by combining the waveform A1 of FIG. 14 (a1) and the waveform A2 of FIG. 14 (a2). FIG. 14 (b) is set to a natural number multiple of the first natural period as in FIG. 14 (a1).
図１３に示すように、次に、変位波形生成部１２２は、上記のステップＳ４０において生成された合成変位波形Ｂを複数含み、合成変位波形Ｂが連ねて配置された連結波形ＢＣを生成する（ステップＳ５０）。
As shown in FIG. 13, next, the displacement
次に、変位波形生成部１２２は、連結波形ＢＣに対して所定の重みマスクをかけて振幅の包絡線を調整して、基準化変位波形Ｃを生成する（ステップＳ６０）。
Next, the displacement
ここで、図１４（ｃ）を参照して、ステップＳ５０とステップＳ６０における処理の一例について纏めて説明する。 Here, an example of the processing in step S50 and step S60 will be collectively described with reference to FIG. 14 (c).
例えば、ステップＳ５０において、変位波形生成部１２２は、合成変位波形Ｂを２つと、波形Ａ１の正弦波を６周期分とを、記載の順に連ねて連結波形ＢＣを生成する。これにより、連結波形ＢＣの長さが、波形Ａ１の正弦波を３０周期分になる。その内、後半の６周期分は、波形Ａ１の正弦波のみが含まれたものになる。
For example, in step S50, the displacement
例えば、連結波形ＢＣの全期間が複数の区間に分けられている。例えば、図に示す事例では、７つの区間に分けられている。 For example, the entire period of the concatenated waveform BC is divided into a plurality of sections. For example, in the example shown in the figure, it is divided into seven sections.
例えば、第１区間は、波形Ａ１の周期Ｔ１を単位に起点から６周期目が終わるまでの６周期である。第２区間は、同じく６周期目が終わってから９周期目が終わるまでの３周期である。第３区間は、同じく９周期目が終わってから１２周期目が終わるまでの３周期である。第４区間は、同じく１２周期目が終わってから１８周期目が終わるまでの６周期である。第５区間は、同じく１８周期目が終わってから２１周期目が終わるまでの３周期である。第６区間は、同じく１８周期目が終わってから２７周期目が終わるまでの６周期である。第７区間は、同じく２７周期目が終わってから３０周期目が終わるまでの３周期である。 For example, the first section is 6 cycles from the starting point to the end of the 6th cycle with the cycle T1 of the waveform A1 as a unit. The second section is also three cycles from the end of the sixth cycle to the end of the ninth cycle. The third section is also the three cycles from the end of the ninth cycle to the end of the twelfth cycle. The fourth section is also 6 cycles from the end of the 12th cycle to the end of the 18th cycle. The fifth section is also three cycles from the end of the 18th cycle to the end of the 21st cycle. The sixth section is also the 6th cycle from the end of the 18th cycle to the end of the 27th cycle. The seventh section is also three cycles from the end of the 27th cycle to the end of the 30th cycle.
例えば、区間ごとに重み関数を規定する。各区間の重み関数は、例えば時間を変数にとる関数で規定され、その演算の結果が０から１までの値をとるように規格化されている。各区間の重み関数は、区間ごとにそれぞれ線形であってよい。また、隣接する区間の境界で基準化変位波形Ｃの連続性が保てるように、区間の端部の重み値が略一致するように設定される。 For example, a weight function is specified for each interval. The weight function of each interval is defined by, for example, a function that takes time as a variable, and is standardized so that the result of the operation takes a value from 0 to 1. The weighting function for each interval may be linear for each interval. Further, the weight values at the ends of the sections are set to substantially match so that the continuity of the standardized displacement waveform C can be maintained at the boundary of the adjacent sections.
例えば、各区間の重み関数の一例を、起点からの経過時間ｔを変数にして次のように定義する。第１区間の重み関数は、起点の値を０に、終点の値をＷ１に、傾きをｗ１にした１次関数ｙ１（ｔ）である。第２区間の重み関数は、起点の値をＷ１に、終点の値を１に、傾きをｗ２にした１次関数ｙ２（ｔ）である。第３区間の重み関数は、起点の値を１に、終点の値をＷ１にした１次関数ｙ３（ｔ）である。第４区間の重み関数は、起点から終点まで、その値をＷ１にした１次関数ｙ４（ｔ）である。第５区間の重み関数は、起点の値をＷ１に、終点の値をＷ２にした１次関数ｙ５（ｔ）である。第６区間の重み関数は、起点から終点まで、その値をＷ２にした１次関数ｙ６（ｔ）である。第７区間の重み関数は、起点の値をＷ２に、終点の値を０にした１次関数ｙ７（ｔ）である。なお、第４区間と第６区間のように、時間による重みの変化は生じない区間を設けてもよい。 For example, an example of the weight function of each interval is defined as follows with the elapsed time t from the starting point as a variable. The weight function in the first interval is a linear function y1 (t) in which the value of the starting point is 0, the value of the ending point is W1, and the slope is w1. The weight function in the second interval is a linear function y2 (t) in which the value of the starting point is W1, the value of the ending point is 1, and the slope is w2. The weight function in the third interval is a linear function y3 (t) in which the value of the starting point is 1 and the value of the ending point is W1. The weight function in the fourth interval is a linear function y4 (t) whose value is W1 from the start point to the end point. The weight function in the fifth interval is a linear function y5 (t) in which the value of the starting point is W1 and the value of the ending point is W2. The weight function in the sixth interval is a linear function y6 (t) whose value is W2 from the start point to the end point. The weight function in the seventh interval is a linear function y7 (t) in which the value of the starting point is W2 and the value of the ending point is 0. It should be noted that a section such as the fourth section and the sixth section may be provided in which the weight does not change with time.
上記の１次関数について纏めて示す。 The above linear functions are summarized below.
ｙ１（ｔ）＝ｗ１×ｔ＋０
ｙ２（ｔ）＝ｗ２×（ｔ－６×Ｔ１）＋Ｗ１
ｙ３（ｔ）＝ｗ３×（ｔ－９×Ｔ１）＋１
ｙ４（ｔ）＝Ｗ１
ｙ５（ｔ）＝ｗ５×（ｔ－１２×Ｔ１）＋Ｗ１
ｙ６（ｔ）＝Ｗ２
ｙ７（ｔ）＝ｗ７×（ｔ－２７×Ｔ１）＋Ｗ２
y1 (t) = w1 × t + 0
y2 (t) = w2 × (t-6 × T1) + W1
y3 (t) = w3 × (t-9 × T1) +1
y4 (t) = W1
y5 (t) = w5 × (t-12 × T1) + W1
y6 (t) = W2
y7 (t) = w7 × (t-27 × T1) + W2
例えば、上記の式におけるｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ５及びｗ７は、図に示す各線分の傾きである。ｗ１とｗ２は正の値をとり、ｗ１よりｗ２を大きくすることで、時間の経過とともに振幅が大きくなる傾向を示す。また、ｗ３とｗ５とｗ７が負の値をとり、絶対値で比べるとｗ３よりｗ５とｗ７を小さくすることにより、時間の経過とともに振幅が小さくなる傾向を示す。なお、Ｗ１はＷ２より大きく、例えば、Ｗ１が０．３、Ｗ２が０．１５などの値をとる。 For example, w1, w2, w3, w5 and w7 in the above formula are the slopes of each line segment shown in the figure. w1 and w2 take positive values, and by making w2 larger than w1, the amplitude tends to increase with the passage of time. Further, w3, w5, and w7 take negative values, and when compared in absolute value, w5 and w7 are made smaller than w3, so that the amplitude tends to decrease with the passage of time. W1 is larger than W2, and for example, W1 takes a value of 0.3, W2 takes a value of 0.15, and the like.
上記の各区間の重み関数を図示すると、区間ごとに規定される個々の線分になる。その線分は、図１４（ｃ）に示す基準化変位波形Ｃの包絡線に相当する。このような包絡線の形状は、実地震動の経時特性を模擬するものである。 When the weight function of each section above is illustrated, it becomes an individual line segment defined for each section. The line segment corresponds to the envelope of the standardized displacement waveform C shown in FIG. 14 (c). The shape of such an envelope simulates the temporal characteristics of actual seismic motion.
上記の７つの区間のうち、第７区間を除き、期間ＴＳが含まれている。例えば、上記の重み関数を用いることにより、変位波形生成部１２２は、期間ＴＳを含む第１区間から第６区間について、基準化変位波形Ｃ（合成波）の振幅を個々の区間に共通する所定の規則に従って調整することができる。
Of the above seven sections, the period TS is included except for the seventh section. For example, by using the above weighting function, the displacement
図１４（ｃ）に、上記図（ｂ）の波形Ｂ１に基づき合成し、振幅を調整した変位量を示す基準化変位波形Ｃを示す。基準化変位波形Ｃの包絡線は、上記の各重み関数として規定されたものである。図１４（ｃ）に示す基準化変位波形Ｃは、例えば、「Ｐ波～Ｓ波～後続波（表面波）～減衰」に対応した包絡形状を有するものに調整されている。 FIG. 14 (c) shows a standardized displacement waveform C which is synthesized based on the waveform B1 of the above figure (b) and shows a displacement amount whose amplitude is adjusted. The envelope of the standardized displacement waveform C is defined as each of the above weight functions. The standardized displacement waveform C shown in FIG. 14 (c) is adjusted to have a wrapping shape corresponding to, for example, "P wave-S wave-following wave (surface wave) -attenuation".
図１３に示すように、次に、加速度波形生成部１２３は、基準化変位波形Ｃの変位を示すデータに基づいて、そのデータを微分して速度を示す速度データと加速度を示す加速度データとを夫々導出する（ステップＳ７０）。
As shown in FIG. 13, next, the acceleration
図１５は、実施形態の波形データについて説明するための図である。
図１５（ａ）と（ｂ）は、基準化変位波形Ｃに基づいて生成され、速度の振幅が第１速度振幅に規格化された加速度波形Ｄ１、Ｄ２を示す。図１５（ａ）の加速度波形Ｄ１は、基準化変位波形Ｃに基づいて生成されたものであり、図１５（ｂ）の加速度波形Ｄ２は、基準化変位波形Ｃを反転した波形に基づいて生成されたものである。なお、第１速度振幅は、例えば毎秒７ｃｍである。
FIG. 15 is a diagram for explaining the waveform data of the embodiment.
15 (a) and 15 (b) show acceleration waveforms D1 and D2 generated based on the standardized displacement waveform C and whose velocity amplitude is standardized to the first velocity amplitude. The acceleration waveform D1 of FIG. 15A is generated based on the standardized displacement waveform C, and the acceleration waveform D2 of FIG. 15B is generated based on the inverted waveform of the standardized displacement waveform C. It was done. The first velocity amplitude is, for example, 7 cm per second.
図１５（ｃ）と（ｄ）は、基準化変位波形Ｃに基づいて生成され、速度の振幅が第２速度振幅に調整された加速度波形Ｄ３、Ｄ４を示す。図１５（ｃ）の加速度波形Ｄ３は、基準化変位波形Ｃに基づいて生成されたものであり、図１５（ｄ）加速度波形Ｄ４は、基準化変位波形Ｃを反転した波形に基づいて生成されたものである。なお、第２速度振幅は、例えば毎秒１４ｃｍである。 15 (c) and 15 (d) show acceleration waveforms D3 and D4 generated based on the standardized displacement waveform C and whose velocity amplitude is adjusted to the second velocity amplitude. The acceleration waveform D3 of FIG. 15C is generated based on the standardized displacement waveform C, and the acceleration waveform D4 of FIG. 15D is generated based on the inverted waveform of the standardized displacement waveform C. It is a thing. The second velocity amplitude is, for example, 14 cm per second.
図１６は、実施形態の波形データの生成について説明するための図である。横軸が時間軸であり、縦軸が振動の大きさを示す。 FIG. 16 is a diagram for explaining the generation of waveform data of the embodiment. The horizontal axis is the time axis, and the vertical axis is the magnitude of vibration.
図１６（ａ）から図１６（ｃ）に、変位量を規定するための原波形の一例を示す。図１６（ａ）に、波形Ａ１に相当する周期Ｔ１の正弦波１周期を示す。図１６（ｂ）に、波形Ａ２と波形Ａ３の対に相当する波を示す。図１６（ｃ）に、波形Ａ３と波形Ａ２の対に相当する波を示す。 16 (a) to 16 (c) show an example of the original waveform for defining the displacement amount. FIG. 16A shows one sine wave cycle having a cycle T1 corresponding to the waveform A1. FIG. 16B shows a wave corresponding to a pair of waveform A2 and waveform A3. FIG. 16C shows a wave corresponding to a pair of waveform A3 and waveform A2.
なお、上記の波形Ａ２と波形Ａ３はともに正弦波であり、正弦波の起点部分と終点部分に重みづけによるテーパを付ける処理を省略したものである。上記の起点部分と終点部分の波形が振幅方向に異なるものとなるが、ここでは、時間軸方向（位相方向）について説明するため、それによる影響はない。 Both the waveform A2 and the waveform A3 are sine waves, and the process of adding a taper by weighting to the start point portion and the end point portion of the sine wave is omitted. The waveforms of the start point portion and the end point portion are different in the amplitude direction, but since the time axis direction (phase direction) is described here, there is no influence thereof.
なお、上記の波形Ａ２に相当する波の周期（周期Ｔ２に相当）は、上記周期Ｔ１の３分の１であり、その振幅は波形Ａ１の２分の１であると仮定する。また、波形Ａ３に相当する波の周期（周期Ｔ３に相当）は、上記周期Ｔ１の５分の１であり、その振幅は波形Ａ１の４分の１と仮定したものである。 It is assumed that the period of the wave corresponding to the waveform A2 (corresponding to the period T2) is one-third of the period T1 and its amplitude is one-half of the waveform A1. Further, it is assumed that the period of the wave corresponding to the waveform A3 (corresponding to the period T3) is one-fifth of the period T1 and its amplitude is one-fourth of the waveform A1.
図１６（ｂ）と図１６（ｃ）の波形上に配置した黒丸は、原波形に対する微分演算により導出される速度が最大（極大）になる点を示し、同じく白丸は、原波形に対する２回の微分演算により導出される加速度が最大（極大）になる点を示す。 The black circles arranged on the waveforms of FIGS. 16 (b) and 16 (c) indicate the points where the speed derived by the differential operation with respect to the original waveform becomes the maximum (maximum), and the white circles also indicate twice with respect to the original waveform. It shows the point where the acceleration derived by the differential operation of is maximum (maximum).
仮に、図１６（ａ）に示した波形Ａ１に、図１６（ｂ）に示す波と図１６（ｃ）に示す波を、波形Ａ１の位相０を基準に重ねると、上記の速度と加速度の最大（極大）になる点がそれぞれ波形Ａ１上に射影される。これによれば、波形Ａ１の１周期の中に、速度と加速度の最大（極大）になる点が分散して配置される。このように簡易な方法で、波形Ａ１の１周期の中に、速度と加速度の最大（極大）になる点を容易に分散させることができる。
Assuming that the wave shown in FIG. 16 (b) and the wave shown in FIG. 16 (c) are superimposed on the waveform A1 shown in FIG. 16 (a) with respect to the
上記の実施形態によれば、波形データ生成装置１２０において、合成波生成部１２１は、建物ＢＬの固有周期に基づいて、建物ＢＬの第１固有周期に繰り返し周期が整合されている波形Ａ１（基本波）を振幅Ａｋ１（第１振幅）で期間ＴＢに亘って継続させて、前記第１固有周期より短い第２固有周期に繰り返し周期が整合されている波形Ａ２（重畳波）を含む期間ＴＳと波形Ａ２を含まない期間ＴＮＳとを期間ＴＢ内に設けて、期間ＴＳにおいて波形Ａ１に波形Ａ２を重畳させた合成変位波形Ｂ（合成波）を生成する。変位波形生成部１２２は、合成変位波形Ｂに基づいて、建物ＢＬの変位量を規定する基準化変位波形Ｃを生成する。例えば、波形データ生成装置１２０は、建物ＢＬ（励振対象の対象物）の固有周期に基づいて、建物ＢＬの変位量を規定する基準化変位波形Ｃを生成することができ、応答制御構造を有する建物ＢＬをより効率よく設計することを支援することができる。
According to the above embodiment, in the waveform
ここで比較例と対比する。建物ＢＬの固有周期は、１秒から数秒の範囲に分布する。第１固有周期がその中で最も長いため、他の次数の固有周期の波を割り込ませるように第１固有周期を１周期止めると、数秒の間、第１固有周期の波がなくなり、建物ＢＬを第１固有周期で励振させない期間が生じる。この励振させない期間を短くするために、第１固有周期の波の位相を、同波を停止する前の位相と再開後の位相とをずらすと、第１固有周期の励振がさらに低減してしまう。 Here, it is compared with the comparative example. The natural period of the building BL is distributed in the range of 1 second to several seconds. Since the first natural period is the longest among them, if the first natural period is stopped by one cycle so as to interrupt the wave of the natural period of another order, the wave of the first natural period disappears for several seconds, and the building BL There is a period during which the first natural cycle does not excite. If the phase of the wave in the first natural period is shifted between the phase before stopping the wave and the phase after restarting in order to shorten the period during which the wave is not excited, the excitation in the first natural period is further reduced. ..
また、上記の比較例において、第１固有周期の波を停止している間に他の次数の固有周期の波を割り込ませた際に、他の次数の固有周期の波の期間が第１固有周期を超えたとすると、第１固有周期を２周期以上停止させることになる。
上記の理由から、第１固有周期の波を停止させると建物ＢＬを１次モードで励振させることが困難になる。
Further, in the above comparative example, when a wave of another order of the natural period is interrupted while the wave of the first natural period is stopped, the period of the wave of the other order of the natural period is the first unique. If the cycle is exceeded, the first natural cycle is stopped by two or more cycles.
For the above reason, it becomes difficult to excite the building BL in the primary mode when the wave of the first natural period is stopped.
また、上記の実施形態のように、期間ＴＳには、第２固有周期に繰り返し周期が整合されている波形Ａ２と、前記第２固有周期より短い第３固有周期に繰り返し周期が整合されている波形Ａ３とが含まれていてよい。これにより、建物ＢＬを第２固有周期と第３固有周期で励振させることが容易になる。なお、上記のように、第２固有周期と第３固有周期の波を期間ＴＳに含ませたとしても、期間ＴＳに第１固有周期の波を止めることなく、第１固有周期の波に重畳させることができる。 Further, as in the above embodiment, in the period TS, the waveform A2 in which the repetition cycle is matched to the second natural cycle and the repetition cycle are matched to the third natural cycle shorter than the second natural cycle. Waveform A3 and may be included. This makes it easy to excite the building BL in the second natural period and the third natural period. As described above, even if the wave of the second natural period and the wave of the third natural period are included in the period TS, the wave of the first natural period is not stopped in the period TS and is superimposed on the wave of the first natural period. Can be made to.
また、波形Ａ２と波形Ａ３は、互いに重ならないように時間軸方向に位置をずらして配置されていてよい。これにより、波形Ａ２と波形Ａ３とによる成分を時間軸方向に分散することができる。 Further, the waveform A2 and the waveform A3 may be arranged so as to be displaced in the time axis direction so as not to overlap each other. As a result, the components of the waveform A2 and the waveform A3 can be dispersed in the time axis direction.
また、波形Ａ２と波形Ａ３の対には、波形Ａ２が波形Ａ３より先の時間に配置される第１の対と、波形Ａ２が波形Ａ３より後の時間に配置される第２の対の両方が含まれていてよい。これにより、簡易な方法で、１つの波形の中に含む信号の形態を増やすことができる。 Further, in the pair of the waveform A2 and the waveform A3, both the first pair in which the waveform A2 is arranged at the time before the waveform A3 and the second pair in which the waveform A2 is arranged at the time after the waveform A3. May be included. Thereby, the form of the signal included in one waveform can be increased by a simple method.
また、変位波形生成部１２２は、期間ＴＢが複数の区間に分割され、分割された区間ごとに定められた前記所定の規則に従い、前記合成波の振幅を調整してもよい。これにより、波形Ａ１に対して、複数存在する波形Ａ２と波形Ａ３の夫々の振幅を個別に調整することなく、その区間の所定の規則に従って纏めて調整することが可能なる。
Further, the displacement
また、その区間の所定の規則は、基準化変位波形Ｃの振幅の包絡線の形状を規定してもよい。これにより、基準化変位波形Ｃを、所望の包絡線の形状の波形にすることができる。 Further, the predetermined rule of the section may specify the shape of the envelope of the amplitude of the standardized displacement waveform C. Thereby, the standardized displacement waveform C can be made into a waveform having a desired envelope shape.
また、加速度波形生成部１２３は、変位波形生成部１２２により包絡線の形状が実地震動の経時特性を模擬するように調整された基準化変位波形Ｃから、建物ＢＬにおける所定の位置の加速度波形を生成してもよい。これにより、所望の包絡線の形状の波形に調整された基準化変位波形Ｃから、これに対応する加速度波形を容易に生成することができる。
Further, the acceleration
なお、制振制御システム１は、機械学習型の制御モデル（ＮＮ１３）を構成に含む制御部１３と、制御部１３により制御される制振装置１１とを備える。その制御モデルは、波形データ生成装置１２０が生成した波形データを用いて学習されていてよい。これによれば、機械学習型の制御モデルの学習に、波形データ生成装置１２０が生成した波形データを利用することができ、波形データの入手が困難な場合であっても、簡易な方法で所望の波形データを用意することができる。
The vibration damping
また、上記によれば、建物が持つ振動モードを励起するために、卓越周期の異なる複数の地震動の観測地震動波形の中から、所望の卓越周期のものを選定して利用するまでもなく、所望の卓越周期の波形を生成することができる。 Further, according to the above, in order to excite the vibration mode of the building, it is not necessary to select and use the one having the desired predominant period from the observed seismic motion waveforms of a plurality of seismic motions having different predominant periods. It is possible to generate a waveform of the predominant period of.
なお、波形Ａ２と波形Ａ３の対と波形Ａ３と波形Ａ２の対の両方が規定の時間範囲内に配置された事例について説明したが、これに代えて、波形Ａ２と波形Ａ２の対と波形Ａ３と波形Ａ３の対の両方を規定の時間範囲内に配置してもよい。また、上記の４つの対の中から選択したものを規定の時間範囲内に配置してもよい。 In addition, although the case where both the pair of the waveform A2 and the waveform A3 and the pair of the waveform A3 and the waveform A2 are arranged within the specified time range has been described, instead of this, the pair of the waveform A2 and the waveform A2 and the waveform A3 have been described. And the pair of waveform A3 may be placed within a specified time range. Further, a selection from the above four pairs may be arranged within a specified time range.
なお、振動シミュレータ１１０は、例えば運動方程式（４）を用いて、建物ＢＬの振動解析を実施する。その際に、振動シミュレータ１１０は、基準化変位波形Ｃまたは加速度波形Ｄ１からＤ４を外力として用いることができる。例えば、基準化変位波形Ｃまたは加速度波形Ｄ１からＤ４を外力にして、建物ＢＬの振動解析の中で仮想アクチュエータ１１１は、解析モデルにおける仮想応力に関する物理量を生成し、少なくとも建築構造物の特定の層のせん断力を調整するように、その特定の層に作用する外力を補正する仮想応力を生成する。振動シミュレータ１１０は、仮想アクチュエータ１１１によって生成された仮想応力を運動方程式（４）に適用させて、建築構造物の振動を解析することにより、制振制御システム１を適用した建物ＢＬの振動の数値解析を可能にする。
The
なお、上記の運動方程式（４）は、連続時間系の線形式であるが、離散時間系の差分方程式に変更できることは言うまでもない。また、解析モデルは、線形系に限ることなく、非線形系として定義してもよい。 The above equation of motion (4) is a linear form of a continuous time system, but it goes without saying that it can be changed to a difference equation of a discrete time system. Further, the analysis model is not limited to a linear system and may be defined as a non-linear system.
（第１の実施形態の第１変形例）
上記の実施形態において連続する正弦波に重畳させる信号として、正弦波パルスを例示して説明したが、本変形例では、正弦波パルスに代えて、正弦波パルスの周波数と同じ周波数のウエーブレットを利用してもよい。
(First modification of the first embodiment)
In the above embodiment, a sine wave pulse is exemplified as a signal to be superimposed on a continuous sine wave, but in this modification, a wavelet having the same frequency as the sine wave pulse is used instead of the sine wave pulse. You may use it.
（第１の実施形態の第２変形例）
上記の実施形態において、上記の波形データを適用する事例として、建物ＢＬを対象物にした振動解析を例に挙げて説明したが、振動解析の対象物は、これに制限されない。本変形例では、これに代えて、他の構造物を対象物にしてもよい。
(Second variant of the first embodiment)
In the above embodiment, as an example of applying the above waveform data, vibration analysis using a building BL as an object has been described as an example, but the object of vibration analysis is not limited thereto. In this modification, instead of this, another structure may be used as an object.
（第１の実施形態の第３変形例）
上記の実施形態において、波形データを利用する事例として、制振装置を備える建物ＢＬの振動解析の事例について説明したが、建物ＢＬが備える制振装置の方式はアクティブ方式に制限されない。本変形例では、これに代えて、建物ＢＬが備える制振装置の方式をパッシブ方式にしてもよい。また、例示した制振装置は一例を示したものであり、振動解析における制振装置の構造は、これに制限されない。
(Third variant of the first embodiment)
In the above embodiment, as an example of using the waveform data, an example of vibration analysis of a building BL provided with a vibration damping device has been described, but the method of the vibration damping device included in the building BL is not limited to the active method. In this modification, instead of this, the vibration damping device system provided in the building BL may be a passive system. Further, the illustrated vibration damping device is an example, and the structure of the vibration damping device in the vibration analysis is not limited to this.
（第２の実施形態）
第２の実施形態として、より具体的な振動シミュレータ１１０の応用例について説明する。制振制御システム１は、機械学習器１０による機械学習によって応答特性が最適化された制御部１３を用いる。以下、機械学習器１０に振動シミュレータ１１０を適用した一例を示す。
(Second embodiment)
As a second embodiment, a more specific application example of the
機械学習器１０の説明に先だち、制御部１３についての説明を補足する。
Prior to the explanation of the
実施形態の制御部１３は、前述の図４に示すように制御対象である建物ＢＬの振動を模擬する振動シミュレータ１１０を用いて学習処理がなされたニューラルネット１３ＮＮ（第１人工ニューラルネット。以下、単にＮＮという。）を備える。制御部１３のＮＮは、建物ＢＬの各部の動きを表す物理量に基づいて制振装置１１に対する制御量を生成する。建物ＢＬの各部の動きを表す物理量は、例えば、センサ１２の振動データである。このような制御部１３は、センサ１２の振動データに基づいて、ＮＮにより制振装置１１を制御することができる。上記のＮＮの構成例については後述する。
As shown in FIG. 4, the
次に、制御部１３のＮＮの学習について説明する。実施形態の制御部１３のＮＮは、実際の建物ＢＬに適用する前に、学習によって決定された振動制御ルールを獲得する。これにより、制御部１３としての応答特性が調整される。この制御部１３のＮＮの学習は、機械学習器１０による強化学習によって実施される。なお、制御部１３のＮＮは、実際の建物ＢＬに適用された後に、その振動制御ルールを獲得すること、例えば、その応答特性が再調整されることを制限するものではない。
Next, the learning of the NN of the
図８は、実施形態の機械学習器１０の構成図である。
機械学習器１０は、振動解析部１００と、報酬生成部１５０と、学習制御部１７０とを備える。
FIG. 8 is a block diagram of the
The
振動解析部１００は、振動シミュレータ１１０（振動解析装置）と、コントローラ１３０とを備える。なお、振動シミュレータ１１０は、第１の実施形態において説明したとおりである。
The
次に、コントローラ１３０について説明する。コントローラ１３０は、図１に示す制御部１３をモデル化したものであり、制御部１３のＮＮと同様の構成をモデル化したＮＮ１３１（第２人工ニューラルネット）を備える。
Next, the
振動解析部１００は、振動シミュレータ１１０と、コントローラ１３０とを連系させることにより、実際の制振制御システム１の制御系と同様に、フィードバック制御による解析モデルの制振制御を実施する。
By connecting the
報酬生成部１５０は、振動解析部１００による解析結果に基づいた報酬ｒを生成する。
報酬ｒは、強化学習に用いられる。実施形態の報酬生成部１５０は、コントローラ１３０の制御を受けた場合の解析モデルの振動の大きさ（状態ｓ）に基づいて、報酬ｒを生成する。例えば、式（６）に報酬ｒを算出するための関数Ｒ（・）を示す。
The
The reward r is used for reinforcement learning. The
ｒ＝Ｒ（ｓ）＝Ｒ（ｘ，ｘ’ ，ｘ’’） ・・・（６） r = R (s) = R (x, x ′, x ″) ・ ・ ・ (6)
式（６）において、ｓは状態を示すベクトルである。ｘ、ｘ’、ｘ’’は、振動量を示し、各層の変位、速度、加速度をそれぞれ示すベクトルである。関数Ｒは、状態ｓを変数にとるか、或いは、各層の変位、速度、加速度のうちの一部または全部を変数にとる。このような関数Ｒは、線形又は非線形の演算式として定めることができる。なお、関数Ｒは、複数の演算式の組み合わせにより構成されてもよい。上記の演算式には、行列式、差分方程式などを含めてもよい。 In equation (6), s is a vector indicating the state. x, x ′, and x ″ are vectors indicating the amount of vibration, and the displacement, velocity, and acceleration of each layer, respectively. The function R takes the state s as a variable, or takes a part or all of the displacement, velocity, and acceleration of each layer as a variable. Such a function R can be defined as a linear or non-linear arithmetic expression. The function R may be composed of a combination of a plurality of arithmetic expressions. The above arithmetic expression may include a determinant, a difference equation, and the like.
例えば、ｘ、ｘ’、ｘ’’のそれぞれの絶対値を加算して負の係数を掛ける関数Ｒを規定する。この関数Ｒ（ｘ，ｘ’ ，ｘ’’）は、各変数の値が小さければ、より大きな値を示すものになる。関数Ｒが、建物ＢＬの振動量が多いほど、又は振動が激しいほど負の値が大きくなる。報酬生成部１５０は、振動の大きさに応じた値の報酬ｒを算出する。報酬ｒの値により、建物ＢＬの振動量が少ない状態、又は振動が緩やかな状態を識別することにより、より好ましい状態に学習できていることを識別できる。
For example, a function R is defined in which the absolute values of x, x ′, and x ″ are added and multiplied by a negative coefficient. This function R (x, x ′, x ″) shows a larger value if the value of each variable is small. The negative value of the function R increases as the vibration amount of the building BL increases or the vibration becomes more intense. The
なお、関数Ｒは、これに制限されることなく、各係数や、他の形態の演算式を適宜設定してもよい。報酬生成部１５０は、上記の式（６）を用いて報酬ｒを算出する。
The function R is not limited to this, and each coefficient and other forms of arithmetic expressions may be appropriately set. The
学習制御部１７０は、後述する更新式及び報酬ｒに基づいて、現在の状態変数（状態ｓ）及び取り得る行動（行動ａ）に対応する行動方策又は行動価値を更新する。
The
例えば、上記の振動解析部１００は、学習制御部１７０から行動方策の指示を受ける。実施形態における行動方策には、ＮＮ１３１の特性情報、シミュレーションに適用する振動波形の種別などが含まれる。ＮＮ１３１の特性情報には、例えば、後述する重みＷなどが含まれる。ＮＮ１３１の特性情報は、強化学習（深層強化学習）によって最適化される。
For example, the
なお、図８に示す機械学習器１０の各構成を下記のように捉えてもよい。振動シミュレータ１１０と報酬生成部１５０とを纏めて「環境１１０Ｅ」とする。学習制御部１７０とコントローラ１３０とを纏めて「エージェント１７０Ａ」とする。「環境１１０Ｅ」と「エージェント１７０Ａ」を含む機械学習器１０は、所謂強化学習の一形態として扱える。
In addition, each configuration of the
次に、実施形態に適用する強化学習アルゴリズムの一例として、Ｑ学習法（Q-learning）とグレディー（ε-greedy）法を適用した場合について説明する。 Next, a case where the Q-learning method and the ε-greedy method are applied will be described as an example of the reinforcement learning algorithm applied to the embodiment.
Ｑ学習法は、或る環境状態ｓ（以下、単に状態ｓという。）の下で、行動ａを選択する価値関数Ｑ（ｓｋ，ａｋ）を学習する方法である。以下、価値関数Ｑ（ｓｋ，ａｋ）のことを単に関数Ｑ（ｓ，ａ）と言いう。その値をＱ値という。 The Q-learning method is a method of learning a value function Q ( sk, a k ) that selects an action a under a certain environmental state s (hereinafter, simply referred to as a state s). Hereinafter, the value function Q ( sk, a k ) is simply referred to as a function Q (s, a). That value is called the Q value.
例えば、或る状態ｓのとき、価値の最も高い行動ａを最適な行動として選択することが要求される。このような状態ｓにおいて行動ａを選択した場合の価値を関数Ｑ（ｓ，ａ）により求まるＱ値で示す。 For example, in a certain state s, it is required to select the action a having the highest value as the optimum action. The value when the action a is selected in such a state s is indicated by a Q value obtained by the function Q (s, a).
なお、正しい行動ａを選択可能とする程度まで近似できていない関数Ｑ（ｓ，ａ）を用いても、正しいＱ値を得ることができない。そこで、より良い行動ａが選択されたことをよしとする報酬ｒを与える学習を実施することにより、学習制御部１７０は、関数Ｑの適格性を高める。学習制御部１７０は、或る状態ｓの下で行動ａを選択する試行を繰り返すことにより、より良い行動ａが選択できる関数Ｑ（ｓ，ａ）を学習する。
Even if the function Q (s, a) that cannot be approximated to the extent that the correct action a can be selected is used, the correct Q value cannot be obtained. Therefore, the
行動を行った結果から、短期的な価値を得ることより、将来に亘って得られる報酬の合計が大きくなる（最大化する）ことを目標に最適化された関数Ｑ（ｓ，ａ）を導出する。関数Ｑ（ｓ，ａ）の更新式を式（７）に示す。 From the results of actions, we derive a function Q (s, a) optimized for the goal of increasing (maximizing) the total amount of rewards that will be obtained in the future rather than obtaining short-term value. do. The update formula of the function Q (s, a) is shown in equation (7).
ここで、ｓｋは時刻ｋにおける環境の状態を表し、ａｋは時刻ｋにおける行動を表す。行動ａｋにより、状態はｓｋ＋１に変化する。ｒｋ＋１は、その状態の変化により貰える報酬を表している。また、ｍａｘの付いた項は、状態ｓｋ＋１の下でとり得る行動ａを試行した中で最も高いＱ値にγを乗じたものになる。γは割引率であって、０＜γ≦１の範囲の値をとる。αは学習係数であって、０＜α≦１の範囲の値をとる。 Here, sk represents the state of the environment at time k , and a k represents the action at time k. The state changes to sk + 1 by the action ak . r k + 1 represents the reward received by the change of the state. Further, the term with max is the highest Q value multiplied by γ in the trial of the action a that can be taken under the state sk + 1 . γ is a discount rate and takes a value in the range of 0 <γ ≦ 1. α is a learning coefficient and takes a value in the range of 0 <α ≦ 1.
この式（７）は、行動ａｋの結果得られた報酬ｒｋ＋１を元に、状態ｓｋにおける行動ａｋの評価値であるＱ（ｓｋ，ａｋ）を更新する一例を表している。 This equation (7) represents an example of updating Q ( sk , a k ), which is an evaluation value of the action a k in the state sk, based on the reward r k + 1 obtained as a result of the action a k . ..
上記のように関数Ｑ（ｓ，ａ）を用いた強化学習により、Ｑ値すなわち評価価値が高かった所望の振動制御ルール（応答特性）のＮＮを得ることができる。 By reinforcement learning using the function Q (s, a) as described above, it is possible to obtain the NN of the desired vibration control rule (response characteristic) having a high Q value, that is, an evaluation value.
次に、ε-グレディー法（ε-greedy）についてその概要を説明する。
ある程度学習が進むと、関数Ｑ（ｓ，ａ）の値を最大にする行動ａが、実際に選択すべき行動に近いものになる。ただし、条件により、所望の学習が進行しなくなる場合がある。
Next, the outline of the ε-greedy method will be described.
After learning to some extent, the action a that maximizes the value of the function Q (s, a) becomes close to the action that should actually be selected. However, depending on the conditions, the desired learning may not proceed.
そこで、コントローラ１３０は、行動ａを選択するに当たり、関数Ｑ（ｓ，ａ）の値を最大にする行動ａを選ぶだけではなく、ある割合εでランダムな行動を選ぶことにより、割合（１－ε）で関数Ｑ（ｓ，ａ）の値が最大になる行動を選択する（ε-greedy法）。これにより、演算の過程で関数Ｑ（ｓ，ａ）が最大になる行動が必ずしも最適な行動とは限らないということを条件に含めて試行することができる。
Therefore, when selecting the action a, the
なお、制御部１３の最適化のための処理については、後述する。
The process for optimizing the
次に、図９と図１０とを参照して、実施形態のＮＮについて説明する。図９は、実施形態のニューロンのモデルを示す模式図である。ＮＮは、例えば図９に示すようなニューロンのモデルを模した演算装置及びメモリ等で構成される。 Next, the NN of the embodiment will be described with reference to FIGS. 9 and 10. FIG. 9 is a schematic diagram showing a model of a neuron of an embodiment. The NN is composed of an arithmetic unit and a memory that imitate a neuron model as shown in FIG. 9, for example.
図９に示すように、ニューロンは、複数の入力ｘ（ここでは一例として、入力ｘ１～入力ｘ３）に対する出力ｙを出力するものである。各入力ｘ１～ｘ３には、この入力ｘに対応する重みｗ（ｗ１～ｗ３）が掛けられる。これにより、ニューロンは、次の式により表現される出力ｙを出力する。なお、入力ｘ、出力ｙ、及び重みｗは、全てベクトルである。上記の関係を式（８）に示す。 As shown in FIG. 9, the neuron outputs an output y for a plurality of inputs x (here, as an example, inputs x 1 to inputs x 3 ). Each input x 1 to x 3 is multiplied by a weight w (w 1 to w 3 ) corresponding to the input x. As a result, the neuron outputs the output y expressed by the following equation. The input x, the output y, and the weight w are all vectors. The above relationship is shown in equation (8).
上記の式（８）において、θはバイアスであり、ｆｋは活性化関数である。活性化関数として、シグモイド曲線を模したもの、量子化された離散値を示すものなどを適用してもよい。 In the above equation (8), θ is a bias and f k is an activation function. As the activation function, one imitating a sigmoid curve, one showing a quantized discrete value, or the like may be applied.
次に、上述したニューロンを組み合わせたＮＮの一例について、図１０を参照して説明する。図１０は、実施形態のＮＮを示す模式図である。図１０に示すＮＮは、Ｄ１～Ｄ３の３層構造である。Ｄ１が入力層であり、Ｄ２が中間層であり、Ｄ３が出力層である。 Next, an example of the NN in which the above-mentioned neurons are combined will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a schematic diagram showing the NN of the embodiment. The NN shown in FIG. 10 has a three-layer structure of D1 to D3. D1 is an input layer, D2 is an intermediate layer, and D3 is an output layer.
図１０に示すように、ＮＮの左側から複数の入力ｘ（ここでは一例として、入力ｘ１～入力ｘ３）が入力され、右側から結果ｙ（ここでは一例として、結果ｙ１と結果ｙ２）が出力される。 As shown in FIG. 10, a plurality of inputs x (here, as an example, inputs x1 to input x3) are input from the left side of the NN, and a result y (here, as an example, result y1 and result y2) are output from the right side. To.
具体的には、入力層Ｄ１において、３つのニューロンＮ１１～Ｎ１３が、入力ｘ１～入力ｘ３の各々を取得して、活性化関数によって生成したｚ１１～ｚ１３をそれぞれ出力する。これらのｚ１１～ｚ１３をまとめて特徴ベクトルｚ１と標記する。特徴ベクトルｚ１は、入力ｘ１～入力ｘ３を要素とする入力ベクトルから導かれた特徴量を示す。 Specifically, in the input layer D1, the three neurons N11 to N13 acquire each of the inputs x1 to the input x3 and output z11 to z13 generated by the activation function, respectively. These z11 to z13 are collectively referred to as a feature vector z1. The feature vector z1 indicates a feature quantity derived from an input vector having inputs x1 to input x3 as elements.
中間層Ｄ２において、２つのニューロンＮ２１、Ｎ２２が、特徴ベクトルｚ１の要素であるｚ１１～ｚ１３の各々に対して対応する重みを掛けて総和をとり、活性化関数によって生成したｚ２１、ｚ２２をそれぞれ出力する。これらの重みは、まとめてＷ２と標記されている。これらのｚ２１、ｚ２２をまとめて特徴ベクトルｚ２と標記する。特徴ベクトルｚ２は、特徴ベクトルｚ１から導かれた特徴量を示す。 In the intermediate layer D2, two neurons N21 and N22 multiply each of z11 to z13, which are elements of the feature vector z1, by corresponding weights to sum, and output z21 and z22 generated by the activation function, respectively. do. These weights are collectively labeled W2. These z21 and z22 are collectively referred to as a feature vector z2. The feature vector z2 indicates a feature quantity derived from the feature vector z1.
出力層Ｄ３において、２つのニューロンＮ３１、Ｎ３２が、特徴ベクトルｚ２の要素であるｚ２１、ｚ２２の各々に対して対応する重みを掛けて総和をとり、活性化関数によって生成した結果ｙ１と結果ｙ２をそれぞれ出力する。これらの重みは、まとめてＷ３と標記されている。結果ｙ１と結果ｙ２は、特徴ベクトルｚ２から導かれる。 In the output layer D3, the two neurons N31 and N32 are summed by multiplying each of the elements z21 and z22 of the feature vector z2 by the corresponding weights, and the result y1 and the result y2 generated by the activation function are obtained. Output each. These weights are collectively labeled as W3. The result y1 and the result y2 are derived from the feature vector z2.
学習段階でＮＮの構成及び重みＷ２～Ｗ３が確定する。確定したＮＮの構成及び重みＷ２～Ｗ３は、実際の建物ＢＬの制振制御システム１の制御部１３のＮＮに適用される。このようなＮＮの層数は、中間層を複数にして、３層以上に増やすことも可能である。
At the learning stage, the composition of NN and the weights W2 to W3 are determined. The determined NN configurations and weights W2 to W3 are applied to the NN of the
コントローラ１３０のＮＮ１３１は、例えば、上記のようなＮＮを含む。ＮＮ１３１は、学習制御部１７０による行動方策の指示に対応付けてＮＮ１３１の重みＷを調整する。ＮＮ１３１は、仮想センサ１１２の測定データに基づいた状態ｓの下で、行動方策に対応する重みＷを用いて行動ａを算出する。つまり、重みＷは、関数（ｓ，ａ）に関連付けられている。例えば、重みＷは、ルックアップテーブル形式で記憶領域に格納されていてもよい。算出された行動ａは、仮想アクチュエータ１１１に対する制御指令である。
The
コントローラ１３０は、行動方策の指示に従いＮＮ１３１を調整した後、仮想センサ１１２の測定データに基づいた状態ｓの下で仮想アクチュエータ１１１に対する制御指令値を逐次算出する。なお、コントローラ１３０は、ＮＮの結果ｙ１と結果ｙ２の何れかを制御指令値にしてもよく、ＮＮの結果ｙ１と結果ｙ２を組み合わせて導出された値を制御指令値にしてもよい。例えば、コントローラ１３０は、ＮＮの結果ｙ１と結果ｙ２のなかの最大値を制御指令値にする。
After adjusting the
振動解析部１００において、コントローラ１３０は、振動シミュレータ１１０が出力する状態ｓを帰還させたフィードバック制御系を構成する。この制御系の制御目標は、外乱が生じても解析モデルが振動しないこと、又は外乱により生じた振動を減衰させることである。
In the
振動解析部１００は、振動シミュレータ１１０とコントローラ１３０とを連系させて、解析モデルの振動解析シミュレーションを実施して、その結果として仮想センサ１１２の測定データに基づいた状態ｓを出力する。
The
次に、本発明の実施例に係る機械学習器１０の動作について説明する。
Next, the operation of the
実施形態の機械学習器１０は、制御部１３を調整する過程で、実際の建物ＢＬの振動を用いた振動解析（強化学習）に代えて、建物ＢＬの解析モデルを用いた数値解析による振動シミュレーション（強化学習）を実施する。
In the process of adjusting the
これにより、制振制御システム１は、下記のことを可能にする。例えば、制御部１３を最適化するために、実際の建物ＢＬを利用することが困難なことがあっても、振動シミュレーションを利用することによって制振制御システム１を構築できる。また、建物ＢＬの位置に地震波が到来することはまれであり、強化学習を効率よく実施できるほど多くはないが、振動シミュレーションを利用することによって、十分な学習を短い期間で効率よく実施できる。これにより、実際の建物ＢＬに制振制御システム１を適用した当初の段階から、実際に発生した地震に対して適切な制振効果が得られる。更に、建物ＢＬの設計段階などでは対象の建物ＢＬが実在しない場合に、振動シミュレーションを利用することで、将来予定される建物ＢＬの解析も実施できる。
As a result, the vibration damping
実施形態の機械学習器１０において、振動解析部１００は、建物ＢＬをモデル化した解析モデルと、建物ＢＬに対する外乱にあたる振動データ（以下、外乱データという。）とに基づいて、振動シミュレーションにより解析モデルにおける各部の振動を模擬する。これにより、振動解析部１００は、制御部１３の調整に利用するためのデータを生成する。
In the
例えば、外乱データによる振動が仮想建物に伝わると解析モデルが搖動する。振動解析部１００は、上記の解析モデルの挙動を再現する。さらに、振動解析部１００は、外乱データが示す振動による解析モデルに加わる応力の他、仮想アクチュエータ１１１が解析モデルに作用させる応力を再現する。振動解析部１００は、実際のセンサ１２に代わって各部の振動に関する振動データを出力する。
For example, when the vibration caused by the disturbance data is transmitted to the virtual building, the analysis model is shaken. The
実施形態の機械学習器１０は、制御部１３の最適化のための強化学習処理を下記の手順で実施する。図１１は、実施形態の強化学習処理の手順を示すフローチャートである。
The
まず、振動解析部１００は、建物ＢＬの解析モデルと、制振装置１１の特性と配置位置に関する情報を取得する（ステップＳＡ１１）。
First, the
次に、振動解析部１００は、強化学習のための状態ｓ、報酬ｒ、行動ａの初期値を定める（ステップＳＡ１２）。
Next, the
次に、振動解析部１００は、振動シミュレーションに適用する外乱データを決定する（ステップＳＡ１３）。例えば、外乱データは、エピソード１回分の振動シミュレーションに適用する全ての波形を含む。
Next, the
次に、学習制御部１７０は、振動解析部１００に対して行動方策を指示して、外乱データに基づいた振動シミュレーションを実施させる（ステップＳＡ１４）。
Next, the
次に、振動解析部１００は、上記の行動方策に従い、エピソード中の状態ｓｋに基づいた行動ａｋ＋１を決定し、外乱データに基づいた振動シミュレーションを実施して、その結果である状態ｓｋ＋１を逐次記録する（ステップＳＡ１５）。このステップＳＡ１５の処理は、エピソードの始めから終わりまで遂次実施される。
Next, the
報酬生成部１５０は、エピソード１回分の振動シミュレーションの結果である状態ｓｋ＋１に基づいて、報酬ｒｋ＋１を導出する（ステップＳＡ１６）。なお、この報酬ｒｋ＋１の導出は、ステップＳＡ１５の処理を終えた後に実施してもよく、ステップＳＡ１５の処理と並行して実施してもよい。
The
次に、学習制御部１７０は、行動ａｋと状態ｓｋ＋１と報酬ｒｋ＋１に基づいて、次の行動方策に対応するＱ値を定めて、それを振動解析部１００に通知する（ステップＳＡ１７）。
Next, the
学習制御部１７０は、上記のステップＳＡ１３からＳＡ１７の処理を、次のエピソードの解析処理として繰り返し、予定回数のエピソードの解析処理を実施する。
The
なお、上記の強化学習（機械学習）に用いる外乱データとしての地震動波形は、当該建物ＢＬの敷地において観測された観測記録を用いてもよく、建物ＢＬから離れた地点において観測された観測記録又は既往波の観測記録を用いてもよい。また、観測ではなく計算により算出された加速度波形でもよい。 As the seismic waveform as the disturbance data used for the above reinforcement learning (machine learning), the observation record observed on the site of the building BL may be used, or the observation record observed at a point away from the building BL or the observation record. Observation records of past waves may be used. Further, the acceleration waveform calculated by calculation instead of observation may be used.
上記の実施形態によれば、制振制御システム１の制御部１３は、建物ＢＬの振動を模擬する振動シミュレータ１１０を用いて学習処理がなされたＮＮを含む。制御部１３は、建物ＢＬ内の特定の層を挟む２つの床部分に応力調整部が水平方向の偶力として作用する力を、ＮＮの出力に基づいて調整することにより、より簡易な方法で、制御対象の建物の振動を抑制できる。例えば、実施形態の振動シミュレータ１１０は、建物ＢＬの解析モデルの特定の層を挟む２つの床部分に水平方向の偶力を作用させることで、特定の層の変形量を増加させることができ、実際の建物ＢＬに対する制振制御の効果の検証を実際の建物ＢＬを利用することなく容易に実施できる。
According to the above embodiment, the
また、制振制御システム１は、振動シミュレータ１１０を用いた強化学習（深層強化学習）によって、実際の建物ＢＬに適用可能な制御系の振動制御モデルを獲得することにより、制振制御システム１における振動抑制性能を高め、所望の制御状態に対する精度を高めることができる。
Further, the vibration damping
また、センサ１２によって、制御対象の建物ＢＬの動き（搖動）を検出することができれば、制御部１３のＮＮは、実際の建物ＢＬの動きを表す物理量に基づいて制振装置１１を制御することができる。この場合のセンサ１２の位置は、建物ＢＬの解析モデルに配置した仮想センサ１１２を配置した位置に整合させるとよい。なお、建物ＢＬの動きを表す物理量は、例えば、層間変形角（層間変位）や層の絶対変位、速度、加速度などのように層の変形に関するものの何れかであってよい。また、その物理量として、各フロアの中の複数の位置で検出された物理量の最大値や平均値などを適宜定義してもよい。
Further, if the movement (vibration) of the building BL to be controlled can be detected by the
制振装置１１は、建物ＢＬの特定の層を挟む２つの床部分に、上記の制御により調整された偶力を掛けて、建物ＢＬの振動を抑制することができる。
The
また、実施形態によれば、応答解析を実施することにより状態値（状態ｓ）が生成される。学習制御部１７０は、その状態値（状態ｓ）に基づいた振動制御の度合い（程度）を報酬ｒにした強化学習の実施によって、ＮＮ１３１の特徴情報を決定する。これにより、制御部１３のＮＮの特徴情報が決定される。
Further, according to the embodiment, the state value (state s) is generated by performing the response analysis. The
なお、制御部１３は、強化学習によってＮＮの特徴情報が事前に決定されるが、その特徴情報として、互いに特徴が異なる複数の特徴情報を所定の記憶領域に格納してもよい。このように複数の特徴情報にそれぞれ対応する制御モデルが規定されることよって、制御部１３のＮＮに最適な制御方法を瞬時に選択して適用できる。
The
制振制御システム１は、振動シミュレータ１１０を用いた強化学習（深層強化学習）により、性能と精度の高い制御系の振動制御モデルを獲得する。例えば、解析モデルへの入力である外乱データは、水平２方向と上下１方向との中の一部又は全部の成分を含む加速度データ（地動加速度）であって、時刻歴波形を示すものである。
The vibration
（第２の実施形態の変形例）
本変形例は、第２の実施形態とは異なる強化学習アルゴリズムを適用した事例である。本変形例の制御部１３は、強化学習によって決定された振動制御ルールに基づいて、制御部１３としての応答特性が調整されたものである。以下、強化学習に、方策勾配法を適用した場合について説明する。
(Modified example of the second embodiment)
This modification is an example in which a reinforcement learning algorithm different from that of the second embodiment is applied. The
方策勾配法は、或る環境の状態ｓの下で、行動ａを選択するための行動方策を最適化することにより、より適した行動を選択できるようにする学習方法である。その行動方策を式（１３）に示す方策関数（以下、関数Ｐ（ｓ，ａ）と言う。）で定義する。 The policy gradient method is a learning method that enables selection of a more suitable action by optimizing the action policy for selecting the action a under a certain environmental state s. The action policy is defined by a policy function (hereinafter referred to as a function P (s, a)) shown in the equation (13).
例えば、学習制御部１７０は、或る状態ｓのときにとった行動ａの確率又は回数に基づいて関数Ｐ（ｓ，ａ）を学習する。例えば、式（９）に示す関数Ｐ（ｓ，ａ）は、状態ｓのときに行動ａをとった回数Ｎ１と、行動ａをとらなかった回数Ｎ２とに基づいて更新される。
For example, the
上記の式（９）において、α１とα２は、予め定められた定数である。報酬ｒが期待値以上の場合に行動ａが選択されやすく、報酬ｒが期待値を満たさない場合に行動ａが選択されにくくするように、α１とα２の値を定める。 In the above equation (9), α1 and α2 are predetermined constants. The values of α1 and α2 are set so that the action a is easily selected when the reward r is equal to or greater than the expected value, and the action a is difficult to be selected when the reward r does not satisfy the expected value.
学習制御部１７０は、方策に基づいて所定のエピソードの評価を実施する度に、上記の式（９）の関数Ｐ（ｓ，ａ）を更新する。実施形態におけるエピソードとは、建物ＢＬに加わる所定の外乱の種類の全部又は一部を用いた試行を１回実施する処理単位のことである。学習制御部１７０は、その際に、エピソード毎の試行の結果による報酬ｒに基づいて、その振動の大きさが所定値以下の場合に「＋α１」を、その振動の大きさが所定値を超える場合に「－α２」を、関数Ｐ（ｓ，ａ）に加える。
The
なお、学習の結果が局所最適解に留まることを避けるように、上記式（９）に基づき推奨される行動ａとは異なる行動ａ’をランダムに発生させて関数Ｐ（ｓ，ａ）の学習を進めてもよい。 The function P (s, a) is learned by randomly generating an action a'different from the action a recommended based on the above equation (9) so that the learning result does not stay at the locally optimal solution. You may proceed.
上記の式（９）による関数Ｐ（ｓ，ａ）が適宜更新されることによって、ある状態ｓにおいて行動ａを実施するとよいという方策を導く関数が導かれる。 By appropriately updating the function P (s, a) according to the above equation (9), a function that leads to a policy that the action a should be executed in a certain state s is derived.
ここで導出された関数Ｐ（ｓ，ａ）は、状態ｓの下でとり得る行動ａのなかから適した行動ａｉが選択された場合に、より大きな値になるように決定されている。 The function P (s, a) derived here is determined to have a larger value when a suitable action ai is selected from the actions a that can be taken under the state s.
学習制御部１７０は、ＮＮ１３１に関する行動方策についての学習を、上記の学習手法に従い実施する。上記のように関数Ｐ（ｓ，ａ）を用いた強化学習により決定された振動制御ルールが所望のものになることにより、これと同じ振動制御ルールの制御部１３のＮＮであれば、所望の応答特性を有するものになる。
The
なお、上記の第２の実施形態と本変形例などに示したように強化学習を用いることで、学習の効率と、学習結果の精度を高めているが、上記の強化学習の手法に限らず、既知のＮＮに対する学習手法を適用してもよい。 It should be noted that the efficiency of learning and the accuracy of the learning result are improved by using reinforcement learning as shown in the second embodiment and the present modification, but the method is not limited to the above-mentioned reinforcement learning method. , A learning method for known NNs may be applied.
上記の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果を奏することの他、解析モデルを駆動して、解析モデルの各部の動きを表す状態値を生成する応答解析を実施することができる。その際に、第１の実施形態に示した波形データを利用して上記の強化学習を実施することで、強化学習の効率を高めることができるのは言うまでもない。 According to the above embodiment, in addition to achieving the same effect as that of the first embodiment, it is possible to drive the analysis model and perform response analysis to generate a state value representing the movement of each part of the analysis model. can. At that time, it goes without saying that the efficiency of reinforcement learning can be improved by carrying out the above-mentioned reinforcement learning using the waveform data shown in the first embodiment.
（第３の実施形態）
第３の実施形態として、異なる構成例を例示する。第１と第２の実施形態では、振動シミュレータ１１０が、波形データ生成装置１２０によって生成された波形データを、振動解析に適用する事例を例に挙げて説明した。本実施形態では、これに代えて、振動シミュレータ１１０Ａが上記の波形データを生成する事例について説明する。
(Third embodiment)
As a third embodiment, different configuration examples will be illustrated. In the first and second embodiments, a case where the
図１７を参照して、実施形態の振動シミュレータ１１０Ａについて説明する。図１７は、実施形態の振動シミュレータ１１０Ａの構成図である。
The
例えば、振動シミュレータ１１０Ａは、解析処理部１１４と、記憶部１１５Ａと、入出力部１１６Ａと、処理実行部１１７とを備える。
For example, the
記憶部１１５Ａには、例えば、仮想アクチュエータ１１１と、仮想センサ１１２と、仮想建物本体１１３とをそれぞれ模擬するためのデータ（解析モデル）と、合成波生成部１２１と、変位波形生成部１２２と、加速度波形生成部１２３をそれぞれ機能させるためのデータと、各種プログラムとが格納されている。
The
入出力部１１６Ａは、前述の入出力部１１６と入出力部１２６の両方の機能を有する。
The input /
処理実行部１１７は、前述の処理実行部１２４の処理における記憶部１２５を記憶部１１５Ａに読み替えて、処理実行部１２４の処理と同様の処理を実施する。なお、処理実行部１１７は、生成した各種波形データを記憶部１１５Ａに格納する。
The
振動シミュレータ１１０Ａに関する詳細な説明は、第１の実施形態の振動シミュレータ１１０と波形データ生成装置１２０の説明を参照することとする。
For a detailed description of the
実施形態によれば、振動シミュレータ１１０Ａは、所望の波形データを生成することができ、波形データ生成装置を個別に設けることなく、第１の実施形態と同様の効果を奏することができる。
According to the embodiment, the
（第４の実施形態）
第４の実施形態として、生成した波形データの異なる適用例を例示する。第１から第３の実施形態では、生成した波形データを、解析モデル（仮想モデル）を利用した振動解析に適用する事例を例に挙げて説明した。本実施形態では、これに代えて、実在する対象物を加振させる振動解析システムに、上記の波形データを適用する事例について説明する。
(Fourth Embodiment)
As a fourth embodiment, different application examples of the generated waveform data will be illustrated. In the first to third embodiments, an example of applying the generated waveform data to vibration analysis using an analysis model (virtual model) has been described as an example. In the present embodiment, instead of this, an example in which the above waveform data is applied to a vibration analysis system that vibrates an existing object will be described.
図１８は、実施形態の振動解析システム７の構成図である。
振動解析システム７は、加振装置８と、波形データ生成装置１２０とを備える。
FIG. 18 is a block diagram of the
The
加振装置８は、対象物ＯＢＪを配置する台８１と、所定の規則に従い台８１を加振する駆動部８２とを備える。対象物ＯＢＪは、台８１に固定され、第８１の揺動により加振される。例えば、対象物ＯＢＪは、応答制御構造を有するものであってもよい。例えば、加振装置８は、波形データ生成装置１２０が生成した各種波形データを取得して、その波形データに基づいて駆動部８２を駆動させる。駆動部８２は、これにより台８１を駆動することにより、所望の揺れを対象物ＯＢＪに与える。
The
実施形態によれば、波形データ生成装置１２０は、生成した波形データを加振装置に供給する。加振装置８は、供給された波形データに従い台を加振してもよい。これによれば、上記の波形データを、実在する対象物を加振する加振機の振動を指令するために利用できる。波形データ生成装置１２０によって生成された所望の波形データに従った振動を、振動解析の対象の対象物ＯＢＪに与えることができ、その結果を対象部ＯＢＪの構造的な評価の一手段として利用できる。なお、応答制御構造を有する対象物ＯＢＪが、振動解析の対象であれば、波形データ生成装置１２０によって生成された所望の波形データに従った振動を対象物ＯＢＪに与えることができることから、対象物ＯＢＪが応答制御構造を有するものであれば、対象物ＯＢＪをより効率よく設計することを支援することが可能になる。
According to the embodiment, the waveform
以上、本発明の実施形態について説明したが、制振制御システム１と機械学習器１０は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、上述した処理に関する一連の処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリなどをいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。また、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳなども含むものとする。
Although the embodiment of the present invention has been described above, the vibration damping
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明の実施形態は上記のものに限定されない。例えば、各実施形態とその変形例に例示した手法は、例示した組合せ以外の組みにしてもよい。また、本発明の実施形態は、上記の実施形態を次のように変形したものとすることができる。 Although one embodiment of the present invention has been described above, the embodiment of the present invention is not limited to the above. For example, the methods illustrated in each embodiment and its modifications may be combined in a combination other than the illustrated combinations. Further, the embodiment of the present invention can be a modification of the above embodiment as follows.
例えば、上記の実施形態では、本発明に関連する構成を便宜上、機械学習器１０を、振動解析部１００と、報酬生成部１５０と、学習制御部１７０とに分けて説明した。機械学習器１０の分割を、上記に例示したものと変更してもよく、各機能部同士を一体化してもよい。また、各機能部の一部を、他の機能部に含めてもよい。また、機械学習器１０の一部を振動解析装置としてもよく、例えば、振動シミュレータ１１０が振動解析装置の一例であってもよい。
For example, in the above embodiment, the configuration related to the present invention has been described by dividing the
また、制御部１３は、コンピュータシステムであってもよく、その一部または全部がハードウェア機能部であってもよい。
Further, the
また、上記の回転型ダンパー２３は、建物ＢＬの振動エネルギーを熱に変換することにより、振動発生時に減衰力を建物ＢＬに作用させる振動減衰機能と、回転型ダンパー２３の外筒３１から軸部材３６の突出量を能動的に調整する軸長調整機能とを併せ持つものである。これに代えて、回転型ダンパー２３の機能を、振動減衰機能を有するダンパーと、軸長調整機能を有するアクチュエータとに配分してもよい。この場合、そのダンパーとアクチュエータとを直列に配置することで、ダンパーの軸部材の軸長をアクチュエータが代わりに調整することができる。
なお、上記の実施形態の回転型ダンパー２３は、一例でありこれに制限されない。これに代えて他の種類のダンパーに変更することができる。
Further, the
The
１ 制振制御システム、７ 振動解析システム、８ 加振装置、１０ 機械学習器、１１ 制振装置、１２ センサ、１３ 制御部、１３ＮＮ ニューラルネット（第１人工ニューラルネット）、１００ 振動解析部、１１０、１１０Ａ 振動シミュレータ（振動解析装置）、１１１ 仮想アクチュエータ（仮想応力調整部）、１１２ 仮想センサ、１１３ 仮想建物本体、１１４ 解析処理部、１１５、１１５Ａ 記憶部、１１６、１１６Ａ 入出力部、１１７ 処理実行部、１２０ 波形データ生成装置、１２１ 合成波生成部、１２２ 変位波形生成部、１２３ 加速度波形生成部、１２４ 処理実行部、１２５ 記憶部、１２６ 入出力部、１３０ コントローラ、１３１ ＮＮ（第２人工ニューラルネット）、１５０ 報酬生成部、１７０ 学習制御部、１１０Ｅ 環境、１７０Ａ エージェント 1 Vibration damping control system, 7 Vibration analysis system, 8 Vibration damping device, 10 Machine learning device, 11 Vibration damping device, 12 Sensor, 13 Control unit, 13NN neural net (1st artificial neural net), 100 Vibration analysis unit, 110 , 110A vibration simulator (vibration analysis device), 111 virtual actuator (virtual stress adjustment unit), 112 virtual sensor, 113 virtual building body, 114 analysis processing unit, 115, 115A storage unit, 116, 116A input / output unit, 117 processing execution Unit, 120 waveform data generator, 121 composite wave generator, 122 displacement waveform generator, 123 acceleration waveform generator, 124 processing execution unit, 125 storage unit, 126 input / output unit, 130 controller, 131 NN (second artificial neural) Net), 150 reward generation unit, 170 learning control unit, 110E environment, 170A agent
Claims (11)
前記合成波に基づいて、前記対象物の変位量を規定する変位波形を生成する変位波形生成部と、
を備える装置。 Based on the natural period of the object to be excited, the fundamental wave whose repetition period is matched to the first natural period of the object is continued with the first amplitude over the first period, and the first natural period is described. A second period including a superposed wave whose repetition period is matched to a shorter second natural period and a third period not including the superposed wave are provided in the first period, and the fundamental wave is provided in the second period. A synthetic wave generator that generates a synthetic wave by superimposing the superposed wave on the
A displacement waveform generator that generates a displacement waveform that defines the amount of displacement of the object based on the combined wave.
A device equipped with.
請求項１に記載の装置。 In the second period, the first superimposed wave whose repetition period is matched to the second natural period and the second superimposed wave whose repetition period is matched to the third natural period shorter than the second natural period. Is included,
The device according to claim 1.
請求項２に記載の装置。 The first superimposed wave and the second superimposed wave are arranged so as to be displaced in the time axis direction so as not to overlap each other.
The device according to claim 2.
前記第１重畳波と前記第２重畳波の対を含む前記重畳波を前記基本波に重畳して前記合成波を生成し、
前記第１重畳波と前記第２重畳波の対には、前記第１重畳波が前記第２重畳波より先の時間に配置される第１の対と、前記第１重畳波が前記第２重畳波より後の時間に配置される第２の対の両方が含まれる、
請求項２又は請求項３に記載の装置。 The synthetic wave generation unit
The superimposed wave including the pair of the first superimposed wave and the second superimposed wave is superimposed on the fundamental wave to generate the combined wave.
In the pair of the first superimposed wave and the second superimposed wave, the first pair in which the first superimposed wave is arranged at a time before the second superimposed wave and the first superimposed wave are the second. Both of the second pairs placed at times after the superimposed wave are included,
The device according to claim 2 or 3.
前記第１期間が複数の区間に分割され、前記分割された区間ごとに定められた所定の規則に従い、前記合成波の振幅を調整する、
請求項４に記載の装置。 The displacement waveform generator is
The first period is divided into a plurality of sections, and the amplitude of the combined wave is adjusted according to a predetermined rule determined for each of the divided sections.
The device according to claim 4.
請求項５に記載の装置。 The predetermined rule defines the shape of the envelope of the amplitude of the displacement waveform.
The device according to claim 5.
を備える請求項６に記載の装置。 A claim including an acceleration waveform generator that generates an acceleration waveform at a predetermined position on the object from the displacement waveform whose shape of the envelope is adjusted by the displacement waveform generator so as to simulate the temporal characteristics of actual seismic motion. Item 6. The apparatus according to Item 6.
励振対象の対象物の固有周期に基づいて、前記対象物の第１固有周期に周期が整合されている基本波を第１振幅で第１期間に亘って継続させて、前記第１固有周期より短い第２固有周期に周期が整合されている重畳波を含む第２期間と前記重畳波を含まない第３期間とを前記第１期間内に設けて、前記第２期間において前記基本波に前記重畳波を重畳させた合成波を生成し、
前記合成波に基づいて、前記対象物を励振させるための波形データを生成するステップ、
を含む波形データ生成方法。 The computer
Based on the natural period of the object to be excited, the fundamental wave whose period is matched to the first natural period of the object is continued for the first period with the first amplitude, and from the first natural period. A second period including a superposed wave whose period is matched to a short second natural period and a third period not including the superposed wave are provided in the first period, and the fundamental wave is described in the second period. Generates a composite wave with superimposed waves superimposed,
A step of generating waveform data for exciting an object based on the synthesized wave,
Waveform data generation method including.
励振対象の対象物の固有周期に基づいて、第１固有周期に周期が整合されている基本波を第１振幅で第１期間に亘って継続させて、前記第１固有周期より短い第２固有周期に周期が整合されている重畳波を含む第２期間と前記重畳波を含まない第３期間とを前記第１期間内に設けて、前記第２期間において前記基本波に前記重畳波を重畳させた合成波を生成するステップと、
前記合成波に基づいて、前記対象物の変位量を規定する変位波形を生成するステップと、
を実行させるためのプログラム。 On the computer
Based on the natural period of the object to be excited, the fundamental wave whose period is matched to the first natural period is continued for the first period with the first amplitude, and the second unique period is shorter than the first natural period. A second period including the superimposed wave whose period is matched to the period and a third period not including the superimposed wave are provided in the first period, and the superimposed wave is superimposed on the fundamental wave in the second period. And the step to generate the combined wave
A step of generating a displacement waveform that defines the amount of displacement of the object based on the combined wave, and
A program to execute.
前記制御部により制御される制振装置と
を備え、
前記制御モデルは、請求項１から請求項７の何れか１項に記載の装置が生成した合成波の波形データを用いた解析結果により、対象物の振動を抑制できるように学習する機械学習によってその特性が予め決定されている、
制振制御システム。 A control unit that includes a machine learning type control model in its configuration and generates a control command for controlling the vibration damping device by the control model or a variable value for calculating the control command .
It is equipped with a vibration damping device controlled by the control unit.
The control model is based on machine learning that learns to suppress vibration of an object based on analysis results using waveform data of synthetic waves generated by the apparatus according to any one of claims 1 to 7. Its characteristics are predetermined ,
Vibration control control system.
コンピュータが、
前記対象物の固有周期に基づいて、第１固有周期に周期が整合されている基本波を第１振幅で第１期間に亘って継続させて、前記第１固有周期より短い第２固有周期に周期が整合されている重畳波を含む第２期間と前記重畳波を含まない第３期間とを前記第１期間内に設けて、前記第２期間において前記基本波に前記重畳波を重畳させた合成波を生成し、
前記生成された前記合成波の波形データを用いた解析結果により、対象物の振動を抑制できるように学習する機械学習によって前記制御モデルの特性を予め決定して、
学習済みの前記制御モデルによって制振装置を制御するための制御指令又は前記制御指令を算出するための変数の値を生成し、前記制御指令に基づいて前記対象物の振動を制御するステップ
を含む制振制御方法。 It is a vibration control control method that controls the vibration of an object by a control unit including a machine learning type control model.
The computer
Based on the natural period of the object, the fundamental wave whose period is matched to the first natural period is continued for the first period with the first amplitude to become the second natural period shorter than the first natural period. A second period including the superimposed wave having a matched period and a third period not including the superimposed wave were provided in the first period, and the superimposed wave was superimposed on the fundamental wave in the second period. Generate a synthetic wave ,
Based on the analysis result using the generated waveform data of the synthetic wave, the characteristics of the control model are determined in advance by machine learning that learns so that the vibration of the object can be suppressed .
It includes a step of generating a control command for controlling the vibration damping device by the trained control model or a value of a variable for calculating the control command, and controlling the vibration of the object based on the control command. Vibration control control method.
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