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2C2-4in2 リカレントニューラルネットワークによる材料構成則モデリングの試み

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05月24日(Wed) 13:50〜15:30 C会場(ウインクあいち-9F 902会議室)
2C2 機械学習「機械学習-機械学習応用」
05月26日(Fri) 09:30〜11:10 Q会場(ウインクあいち-8F 展示場)
4Q1 インタラクティブセッション「インタラクティブセッション(2)」

演題番号2C2-4in2
題目リカレントニューラルネットワークによる材料構成則モデリングの試み
著者鈴木 琢也(竹中工務店 技術研究所)
松岡 康友(竹中工務店 技術研究所)
時間05月24日(Wed) 14:50〜15:10【一般口頭発表】
05月26日(Fri) 09:30〜11:10【インタラクティブ発表】
概要本研究においては,より精度の高い建築構造解析の実現に向けてRNNによる非線形モデリング手法の確立することを目的とし,その嚆矢として,基本的な力学モデルであるバイリニアモデルに対する,RNNモデルの適用性を確認する。具体的には,バイリニアの理論モデルへの入力(変位)と出力(力)の時系列データを教師データとして同定されたRNNモデルが,理論モデルと同じ入出力システムとなりうるかどうかを確認する。
論文PDFファイル