STUDY ON OPTIMIZATION OF ANTI-SEISMIC ELEMENTS FOR IN-SERVICE STRUCTURE BY RBF NETWORKS

既設の構造物の耐震性向上を図る場合, 本体強度や空間的制約のため比較的小規模な耐震要素を分散配置することが現実的と考えられる. しかし, その性能と配置の決定には多数回の応答解析を要し, かつ1回の解析時間も少なくないことが多いため, 構造物が大規模になると実用的な時間内で最適な結果を得ることが困難な状況が予想される. そこで, ラディアル基底関数を用いたニューラルネットワークにより評価関数の予測近似を行い, この予測近似関数に基づく最適化を行うことで解析回数の減少を図るものとした. 斜張橋主塔の耐震対策の問題に対し本方法を適用した結果, 従来法である古典的な数理最適化手法や遺伝的アルゴリズムに比べ大幅に少ない解析回数で比較的良好な結果を得た.