2018 Fiscal Year Annual Research Report
Numerical modeling and optimization for integration of structure, design, and construction
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18J21456
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
林 和希 京都大学, 工学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2021-03-31
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| Keywords | 建築構造最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
構造と意匠を横断的に扱う形態創生手法・最適化問題の定式化に焦点を当てて研究を行った。ある構造形式における形態創生や最適化、機械学習それぞれについては既往研究で多様な手法が提案されているものの、それらを複合させた研究事例がほとんど見られず研究者の独自領域であるため、特定の構造形式・最適化手法・機械学習手法に縛られることなく、多様な手法の可能性を探ることにした。
まず、軸力密度法によるトラス構造の位相と形状の同時最適化にベジェ曲面を導入した最適解の形状制御手法を提案した。この手法では最適化途中で与えられた設計曲面上を節点が移動するため、トラスの静的荷重に対する構造性能指標であるコンプライアンス値のみで評価するのではなく、意匠設計も反映させることが可能である。
また、同じトラス構造の中でも特に単層ラチスシェルを対象として、施工性を考慮した部材一様化の手法を開発した。最適化問題の定式化の際に部材長の分散ではなく、部材長の差の最大値を直接目的関数に設定することで、より目的に適った手法となるよう改良した。さらに、部材をグループ分けする際、k-means 法のように 0-1の離散変数でクラスタリングする手法ではなく、0 から 1 の範囲の連続変数で各グループへの寄与度を表現する手法を用いた。
機械学習の導入については、動的計画法をベースとした手法を骨組み構造の最適化へ導入することから着手した。その際、節点の位置に応じて高い報酬を与えることで意匠性も考慮した定式化を行った。また、強化学習とメタヒューリスティクスを複合させた構造最適化手法を提案し、骨組み構造の断面設計に応用した。メタヒューリスティクスによる確率的な探索に強化学習エージェントを援用することで、より効率的に解空間を探索できることが数値例題を通して確認できた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
軸力密度法によるトラス構造の位相と形状の同時最適化にベジェ曲面を導入した最適解の形状制御手法については、 3D モデリングソフト Rhinoceros のプラグイン Grasshopper 上で動作するコンポーネントとしてパッケージ化し、GUI 上で最適できるワークフローを構築した。数値例題による検証を行って得られた成果を Advances in Engineering Software に投稿中である。
単層ラチスシェルの施工性を考慮した部材一様化の手法は逐次改良させながら、アジア太平洋シェル空間構造学会(APCS2018)や京都・上海での日中合同ワークショップで成果を発表した。
機械学習に関する研究成果として、動的計画法を用いた骨組み構造の最適化問題の定式化手法を日本建築学会の情報・システム・利用シンポジウムで発表した。また、強化学習とメタヒューリスティクスを複合させた新たな手法についても数値例題による検証と併せてJournal of Computing in Civil Engineering への投稿に向けて執筆中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
強化学習を建築構造最適化に援用するという、申請者の独自領域をさらに開拓するため、アクティブ構造物における機械学習手法の適用で大きな成果を上げているスイス連邦工科大学ローザンヌ校のApplied Computing and Mechanics Laboratoryにて4か月の滞在研究を予定している。得られた研究成果は、10月に開催される国際会議International Association of Shell and Spatial Structures(IASS2019)での発表を予定している。
また、建築構造最適化によって形状を最適化した場合、出力される形態は既往の規格化された生産方法では実現困難であることが多い。次世代の造形技術として注目されているデジタルファブリケーションを建築の設計・施工プロセスへ適用する可能性を探るため、当該分野の先端的な研究を行っているドイツ・オランダの研究機関を4月に訪問する。
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