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KIMURA Toshiaki

    Graduate School of Design and Architecture Architecture and Urban Design　Associate Professor
Last Updated :2026/03/21

Researcher Information

URL

Research funding number

  • 60816057

J-Global ID

Research Interests

  • Structural optimization   Computational morphogenesis   Shell and spatial structures   Structural Design   

Research Areas

  • Social infrastructure (civil Engineering, architecture, disaster prevention) / Building structures and materials

Academic & Professional Experience

  • 2022/12 - Today  Nagoya City UniversityGraduate School of Design and ArchitectureAssociate professor
  • 2019/10 - 2022/11  Nagoya City UniversityGraduate School of Design and ArchitectureLecturer
  • 2017/10 - 2019/09  Kyoto UniversityGraduate School of Engineering Department of ArchitectureAssistant Professor
  • 2008/04 - 2017/09  SASAKI STRUCTURAL CONSULTANTS

Education

  • 2010/04 - 2013/04  Nagoya University  Graduate School of Environmental Studies  Department of Environmental Engineering and Architecture
  • 2006/04 - 2008/03  名古屋大学大学院  環境学研究科  都市環境学専攻

Association Memberships

  • The japan society od mechanical engineers   International Association for Shell and Spatial Structures   ARCHITECTURAL INSTITUTE OF JAPAN   

Published Papers

Books etc

  • 応用力学シリーズ14 構造最適化の最近の発展と設計への応用事例
    (Contributor第11章：構造形態創生の実践例，第15章：例題集 15.3節 例題1 鉄骨造：1層1スパンのラーメンフレームの設計)丸善 2020
  • コンクリートシェル構造設計ガイドブック
    (Contributor3章 構造設計の手法 第1節 目標性能の設定，第2節 荷重条件の設定)丸善 2020
  • Recent Advances in Analysis, Design and Construction of Shell & Spatial Structures in the Asia-Pacific Region
    Toshiaki Kimura; Mutsuro Sasaki (ContributorChapter 4. Structural design of free-curved RC surface – new crematorium in Kawaguchi)CRC Press 2019/12

MISC

Awards & Honors

  • 2026/02 AND賞実行委員会 Archi-Neering Design AWARD 2025 （第6回AND賞）入賞
     地形を型に立ち上がる空間構造ー 大阪万博休憩所4 
    受賞者: 柳室純,服部⼤祐、服部さおり,新森雄⼤,⽊村俊明
  • 2025/02 A-Forum Archi-Neering Design AWARD 2024 a prize candidate
     KU11 
    受賞者: Yosuke KOMIYAMA;Toshiaki KIMURA
  • 2023/10 ARCHITECTURAL PRIZE FOR HOUSING PROJECTS, JIA TOKAI ARCHITECTURAL PRIZE FOR HOUSING PROJECTS 2023
     
    受賞者: Yoko Kumazawa;Toshiaki Kimura
  • 2021/11 令和3年度 名古屋市立大学 学長表彰（研究領域）
     
    受賞者: 木村俊明
  • 2020 awa もくよんプロジェクト設計競技 特別賞
     
    受賞者: 上設計;スタジオ山;エムロード環境造形研究所;建築エネルギー研究所;KKuma
  • 2015/06 Maeda Engineering Award
     
    受賞者: KIMURA TOSHIAKI
  • 2014/09 The Encouragement Prize of Architectural Institute of Japan
     
    受賞者: KIMURA TOSHIAKI
  • 2008/10 The 6th IASS Hangai Prize
     
    受賞者: KIMURA TOSHIAKI

Research Grants & Projects

  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    Date (from‐to) : 2024/04 -2028/03 
    Author : 木村 俊明, 権藤智之,林盛, 堺雄亮
  • Japan Society for the Promotion of Science：Grants-in-Aid for Scientific Research
    Date (from‐to) : 2023/04 -2026/03 
    Author : 小見山 陽介; 木村 俊明; 木村 智
  • Japan Society for the Promotion of Science：Grants-in-Aid for Scientific Research Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (B))
    Date (from‐to) : 2021/10 -2025/03 
    Author : 青木 孝義; 湯淺 昇; 濱崎 仁; 張 景耀; 木村 俊明
     
    本研究は、2009年と2016年に発生したイタリア中部地震、2012年に発生した北部地震により被害を受けた被災地をテストフィールドとして、現地の構造工学、地盤工学、建築保存学、建築構法の研究者と協働して調査研究を実施することで、土や煉瓦、石を建築材料とする脆弱な建築（伝統住宅や文化遺産建築）の保存再生のための非破壊・微破壊検査法の確立、解析法と最適設計法を取り入れた保存再生法に関する提案を探ることを目的としている。 R3年度は、新型コロナウィルス感染症の影響により渡航できなかったため、一部対面、一部オンラインによる打合せを行いながらテストフィールドでの調査・実験を除く以下の研究課題を実施した。 ①日本で開発してきた各種微破壊検査技術（版築圧縮強度推定法、煉瓦簡易吸水法、小径ドリル型削孔試験機による煉瓦、石、目地の強度・劣化推定）の実験室実験により改良を進めた。②3Dレーザースキャナやフォトグラメトリーによる3次元モデル化を行った。③イタリア北部地震後に実施している世界遺産であるモデナ大聖堂とギルランディーナの塔の、中部地震後に実施している被災建物のモニタリング結果の分析を行った。④煉瓦や石の外観を変えない補修方法の検討のため、劣化環境再現装置を購入して実験を行い、親水性樹脂による凍害に対する補修および予防の有効性を確認した。⑤過去の実験結果が再現できる数値解析法の開発、最適化手法を用いた引張力に弱い土や煉瓦、石を建築材料とする脆弱な建築を安全にするための新たな技術開発に着手した。また、R4年3月に開催された非破壊検査協会のシンポジウムで、「歴史的建造物の非破壊検査はどうすすめるか」に関するPDを行った。
  • Japan Society for the Promotion of Science：Grants-in-Aid for Scientific Research
    Date (from‐to) : 2021/04 -2024/03 
    Author : 木村 俊明; 青木孝義
     
    本研究は自由曲面ラチスシェル屋根構造物を対象とし，高耐震性能と省資源を両立させるシェル形状の設計法の構築を目的としている。本年度は省資源化可能な形状最適化法の構築を主目的として研究を実施した。 構築した最適化手法では，ラチスシェル屋根の形状をNURBS曲面でモデル化し，NURBS曲面の曲率を評価指標としてクラスタリングを行う。また，クラスタリングしたデータセットの偏差の最大値とひずみエネルギーの最小化を目的とした多目的最適化問題を定式化し，クラスタリング数に応じた接合部のパターンの形状を求めている。本年度の研究にて，単純なシェル屋根を例題として数値解析を行い，得られる解の特徴を考察し，有効性を検証している。 一般的にラチスシェルの形状最適化を行った場合，節点で取りつく部材角度が様々となる。実際の建設を想定すると，節点の制作難易度が上がり，コストが増大する傾向にある。本研究にて，形状の他に，節点の接合パターンを導出する必要があることを示した。さらに，本手法により，ラチスシェル節点の接合角をパターン化したシェル形状が導出可能となった。今後，手法の高度化を図ることにより，施工性の改善等が期待でき，省資源化につながることが期待される。
  • Japan Society for the Promotion of Science：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
    Date (from‐to) : 2019/04 -2022/03 
    Author : Ohsaki Makoto
     
    Various methods and models have been presented for precise numerical evaluation of performance of steel building structures for improvement of their seismic performance. First, a ductile fracture model is proposed for evaluation of responses of steel material under cyclic plastic deformation. It has been shown that shear fracture of a plate and fracture behavior of a frame model can be successfully simulated using the proposed model. Next, the elastoplastic material parameters have been identified from the results of shaking table test of small scale frame. Furthermore, a small scale model of high-damping rubber bearing has been tested under biaxial cyclic deformation as well as uniaxial deformation in high temperature state to develop its material model considering temperature dependence.
  • 構造最適化を用いた大スパン木質構造物の構造設計法の構築
    日比科学技術振興財団：令和3年度研究助成次号
    Date (from‐to) : 2021/04 -2022/03 
    Author : 木村俊明
  • 自由曲面コンクリートシェルの形状・型枠一貫設計支援システムの開発
    前田記念工学振興財団：令和3年度 研究助成 (i-construction分野)
    Date (from‐to) : 2021/04 -2022/03 
    Author : 木村俊明,権藤智之,林 盛
  • 自由曲面シェル構造の形状決定支援ツールの開発とその応用
    科学研究費助成事業：若手研究
    Date (from‐to) : 2018/04 -2021/03 
    Author : 木村 俊明
  • Japan Society for the Promotion of Science：Grants-in-Aid for Scientific Research Challenging Research (Exploratory)
    Date (from‐to) : 2018/06 -2020/03 
    Author : Ohsaki Makoto
     
    A machine learning method has been developed for extracting the features related to decent mechanical performances of steel building frames. Using the proposed metod, meta-level knowledges are obtained for locations and cross-sectional properties of members, and decent designs are found with small computational cost. Furthermore, the sequential process of design update is modeled as a Markov decision process and an agent is trained using reinforment learning. As a result, an agent is developed to find designs that satisfies various design requirements. It has also been shown that the optimization method often used machine learning has better performancs for a certain type of optimum design problem than the conventional methods.

Committee Membership

  • 2024/04 - Today   日本建築学会   連続体シェル小委員会 幹事
  • 2023/04 - Today   日本建築学会   構造最適化と統合設計小委員会 委員

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