ビッグデータに基づく建築物CFD風荷重算定法の高度化と耐風性能のアンサンブル推定
【研究分野】建築構造・材料
【研究キーワード】
風荷重 / 耐風設計 / LES / ビッグデータ / アンサンブル推定 / ビックデータ
【研究成果の概要】
本研究ではCFDの中で最も高精度で洗練された非定常解法であるLESに基づく新しい建築物風荷重評価法を確立することを目的とする。まず，CFD耐風設計において必要最小限の条件を確定したうえで，気象観測，都市・建築に基づくビッグデータを用いながら，マルチスケール解析により合理的でロバスト性の高い建築物まわりの風速・風圧を推定した。さらに，風災害の多い外装材に対しては圧力の超細密データから風圧ピーク値を空間平均に基づき直接評価した。最後に極端気象についてLESの解析結果と建築物の強度情報から推定値のばらつきを考慮したリスク評価法を提示するとともに，アンサンブル推定に基づく設計用統計値を示した。
【研究の社会的意義】
近年、学会や国において数値流体計算法（CFD）を実用的な風荷重算定に用いることを認める動きになっており，本研究で得られた実建物の耐風性能評価結果は耐風設計に関する指針を定める基礎的な資料として活用される。本課題では実建物の局所的な流れ場の解析や空間平均を用いた外装材の評価等が適切に進められ，今後CFDの利点を生かした新たな耐風性能評価への展開が期待される。さらに，近年極端気象が頻発しており，今回示された実被害とCFDによる解析結果の関係に関する研究事例は未だ少なく，本課題での推定値のばらつきを考慮したリスク評価法とその定量化は極端気象下での被災推定や減災手法の提示に貢献すると判断される。
【研究代表者】