機械学習に基づく建築ファサードのピーク風圧の評価方法

抄録

クラッディングの耐風設計の中、既存の推定方法は、圧力タップから測定された時系列を時間的にフィルタリングすることにより、空間平均のピーク負荷に近似する。 この研究では、機械学習法を適用して、非線形性と高い空間分解能（超解像フィールド）を備えたパネル上の圧力分布を再構築した。これにより、直接空間平均化によるピーク圧力の推定が可能になる。 高層ビルの上部コーナータイルに焦点が当てられ、風上と風下の両方の条件下での低解像度測定から超解像圧力場が再構築された。 再現された時間平均圧力は実験結果とよく一致している。 超解像法は、従来のシングルポイントタイムフィルター法よりも極圧の予測精度が高く、個々の測定タップの選択に依存しない強力なロバスト性を備えている。