計算工学による生産性向上とインフラ強靭化
近年、社会インフラ構造物（運輸、エネルギー供給、利水・治水、防災等を目的とした公共構造物）の設計は、設計時の想定に対して安全であるだけでなく、想定を超える大きな作用を受けたとしても、例えば、一部に損傷が生じても復旧が容易であること、あるいは部材単体が破壊しても全体として機能を保つことなど、いわゆる復旧性や冗長性（リダンダンシー）で評価される、強靭さ（レジリエンス）の確保が重要な課題になってきています。本研究室では、強靭なインフラ実現のために、実験あるいは現状の解析技術では評価が難しい、復旧性、冗長性を評価可能な、各種作用（地震、衝撃、火災等）を受ける鋼・コンクリート構造物の破壊・崩壊シミュレーション手法の開発に取り組んでいます。さらに、開発した手法を用いた各種インフラ構造物の安全性・強靭性評価や劣化・破壊メカニズムの解明、新しい補強技術の開発などを行っています。
一方、少子高齢化、労働人口減少への対策として、一人ひとりの生産性の向上が急務になっています。本研究室では、深層学習およびシミュレーションによる学習データの大量生成を応用した、インフラ構造の設計や維持管理技術の高度化・効率化に関する研究も行っています。
深層学習とシミュレーションの連携によるレーダ画像からの内部欠陥可視化
