第一部門：物理数学力学問題 （A）

[S01A-06] Construction of Gaussian process regression surrogate model for nonlinear seismic response analysis using ARD kernel

*Taisei Saida¹, Mayuko Nishio¹ (1. University of Tsukuba)

Keywords:Gaussian process regression, surrogate model, seismic response analysis

物性値などのパラメータ不確実性を考慮する構造物の地震リスク解析では多くの場合でモンテカルロ計算を行うが、地震動を入力とする非線形時刻歴応答解析で不確定パラメータが高次元となると計算負荷が増加する。そこで本研究では、計算負荷軽減のため、免震RC橋脚の地震応答解析を対象に、その入出力関係に対する関連度自動決定（ARD）カーネルを用いたガウス過程回帰での代替モデル構築を行った。地震動特性に依存する橋脚と免震支承での非線形挙動発現に対してガウス過程回帰で適切な代替モデルが構築できることを検証した結果、適切なカーネル関数選定によって非線形挙動の有無に関わらず200程度の訓練データで、最大応答分布を妥当に導出する代替モデルを構築できることがわかった。その上で、ARDによって目的出力である最大変位応答に対する不確定パラメータの寄与度を、異なる非線形性の発現度に対して適切に自動抽出できることを確かめた。