Michael C. Koch 农学研究科 研究員、藤澤和謙 同准教授、村上章 同教授らの研究グループは、アジョイント?ハミルトニアン?モンテカルロ（Adjoint Hamiltonian Monte Carlo）法と呼ぶ解析手法を提案し、幅広い問題に対して、空間的に分布する物性値を推定することを可能にしました。本手法は、ベイズ推定に基づき、結果から原因を推定する逆問題を解析するものです。
また、その具体的な応用例として、物体を伝わる弾性波をその表面において観测することで、物体内部の弾性係数の空间分布を推定できることを示しました。
日本政府が推进する防灾?减灾、国土强靭化を背景として、インフラ施设の安全性を评価することが求められています。そこでは、构造物や地盘の内部状态を非破壊で把握する技术が重要な役割を果たします。このような技术には、基础的な解析手法として、构造物や地面を伝わる弾性波をその表面で観测することで、地中及び堤体（ダムや堤防の本体部分）内部の弾性係数分布を推定する逆问题が直结します。しかし、観测値から空间的に分布する物性値を推定するこの问题は、推定対象とする未知数が多いため、従来のモンテカルロ法では解を求めることが困难でした。
そこで本提案手法は、ハミルトニアン?モンテカルロ法にアジョイント法を组み込むことで、未知数の数に依存しない効率的な计算を実现しました。构造物の内部や地下に分布する物性値を可视化できる本手法は、社会的要请の高い技术と考えられます。本提案手法が、土木分野のみならず、机械工学分野や地球科学分野など、応用上重要な多くの问题に対して适用されることが期待されます。
本研究成果は、2019年10月23日に、国際学術誌「International Journal for Numerical Methods in Engineering」のオンライン版に掲載されました。
図：本手法によって堤体内部に分布する弾性係数を推定し可视化した
详しい研究内容について
书誌情报
【顿翱滨】
Michael C. Koch Kazunori Fujisawa Akira Murakami (2020). Adjoint Hamiltonian Monte Carlo algorithm for the estimation of elastic modulus through the inversion of elastic wave propagation data. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 121(6), 1037-1067.
