Bayesian Data Assimilation of Density Uncertainty for Estimating the Impacts in Subaqueous Gravity Flows
Abstract
水中地盤流動による衝撃圧の推定は，流動中の密度など観測困難なパラメータの不確実性に課題があった．本研究では，この課題に対し，50𝑔遠心模型実験のデータと流体解析を，ガウス過程回帰(GPR)サロゲートモデルを用いたベイズ的データ同化の枠組みで統合するアプローチを提案する．本手法で密度パラメータを確率的に推定し，その結果を用いた再解析は，流体解析の予測精度を全体として改善した．しかし，その効果は高衝撃力領域で顕著であった一方，低衝撃力領域では限定的であった．密度のみを同化したため，低衝撃力では乱流・粘性等の固定パラメータが相対的に卓越する可能性を示した．
Fields of Study & Subjects
Earthquake and Tsunami Effects
Oceanographic and Atmospheric Processes
Dam Engineering and Safety
Publication details
- Journal / source
- Japanese Journal of JSCE
- Volume
- 82
- Issue
- 15
- Pages
- n/a–n/a
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- EN