公益社団法人土木学会 応用力学委員会

本研究では、Physics-informed neural networks（PINN）を用いて構造部材のリアルタイム動的解析を実施した。現在、多くの研究が構造シミュレーションのインタラクティブ化とリアルタイム化に取り組んでいる。しかし、構造物の動的シミュレーションは計算コストが高いため、その適用が制限されている。本研究では、基礎検討として、PINNを用いた片持ち梁のリアルタイム振動解析を行った。このリアルタイムシミュレーションに先立ち、片持ち梁の非減衰自由振動問題を解くためにPINNモデルを構築した。PINNの予測精度を向上させるために、自動微分の数を減らし、損失関数に重みを付与した。そして、リアルタイムシミュレーションのための逐次学習と予測は、PINNによって細かい時間ステップで実行された。