確率的エミュレーターを用いた非共時的風下の構造物の脆弱性解析

竜巻やダウンバーストなどの非共時的風下の構造物評価は、構造力学および極めて変動性の高い風場の複雑さのために困難を伴う。パフォーマンスベース風工学（PBWE）では、脆弱性モデルが工学需要パラメータ（EDP）と風強度指標（IM）を結びつけて構造の脆弱性を定量化するため、この問題はさらに難しくなる。従来法はしばしば単純化モデルやサンプル数の限られた計算負荷の高いモンテカルロシミュレーションに依存している。これらの制約を克服するため、本研究は確率的シミュレーター枠組みで風-脆弱性問題を定式化し、風場の乱流を偶然的な不確実性として扱い、確率的エミュレーターの利用を可能にした。確率的多項式カオス展開（SPCE）を用いてIMからEDPの条件付き分布への効率的な写像を行い、SPCEの後処理によって脆弱性曲線を生成する。新たなSPCE手法の導入はないが、多次元IMの処理、多次元脆弱度の計算、非共時風影響の正確かつ効率的な解法実現能力を調査した。結果は、このノンパラメトリック手法が従来のパラメトリック脆弱性モデルで見落とされがちな詳細な応答特性を捉えていることを示す。高精度シミュレーションとの検証では、2次元脆弱性面で125個のサポート点のみで平均二乗誤差約1%の高精度が得られた。この手法は、イメージベクトルの高次元化にも自然に拡張可能で、脆弱性表現の一貫性を保つ。加えて、SPCE後処理の機能により、一つのエミュレーターから複数の脆弱性面を生成可能であり、複雑な風害を伴うPBWE研究の強化に有望である。• 確率的シミュレーションによる乱流非共時的風下の脆弱性評価。• 確率的多項式カオス展開（SPCE）で構造応答をエミュレーション。• 少数の構造解析で正確かつ複雑な脆弱性面を生成。• 複数性能レベルの脆弱性面は追加シミュレーション不要。• 高次元脆弱性問題も効率的に解決。