2022 Fiscal Year Research-status Report
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21K03824
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| Research Institution | Nara National College of Technology |
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Principal Investigator |
平 俊男 奈良工業高等専門学校, 機械工学科, 教授 (60280426)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 力学的感性 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は前年度に引続き，力学的感性を対象物体内部の力学的負荷の状態を直感的に把握する能力であるととらえ，その解釈の手がかりとして「力の流れ」を具現化した位相最適化形状に注目した．位相最適化形状は，与えられた設計領域と境界条件に対して力学的合理性を実現するように定まるものであり，また構造物内部の力の流れの可視化手段として設計教育に用いられている例もみられることから，力の流れの表現形式のひとつとして解釈できる．一方で，構造設計者は力学的な解析を行うことなく直感的に同様の形状を空間的パターンとして想起していることが推測される．したがって，任意の境界条件から力の流れを表現する画像が力学的解析なしに得られるならば，その写像の分析によって力学的感性を視覚化できる可能性がある．
ここでは，ニューラルネットワークを用いる次元圧縮手法の一つである変分オートエンコーダ（Variational Auto Encoder, VAE）を利用し，訓練データとして様々な境界条件のもとで生成された位相最適化形状の画像を与える．VAEは，エンコーダ，潜在変数，デコーダによって構成され，入力と同じデータを出力するようにネットワークを学習させることによって，少数の潜在変数として入力の特徴を抽出することができる．
両端支持はり（一般的な橋梁構造物に対応する形状）の位相最適化形状を表す画像の学習によって形成されるデコーダ（潜在変数空間から形状画像への写像）の観察によって，潜在変数空間を2次元とした場合，この変数空間がはりの変位拘束点の空間的な位置に対応することが確認された．また，3次元の潜在変数空間でも同様に境界条件との対応がみられた．さらにどちらの場合でも連続的な潜在変数空間から不連続な形状変化を表現できることが確認されている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
前年度の結果より，訓練データセットとしてコンプライス（変形のしやすさ）が最小化された位相最適化形状のみを与えていたために，学習済みのネットワークから出力される形状の多様性が限定的となることが問題となることが分かっている．これに対して，力学的な観点からは最適とはいえない形状も含む訓練データセットを利用することを計画していたが，このような形状の生成を安定的に行うことが困難なことが判明し，未だ十分には行えていない．
また，潜在変数空間に形状の力学的なよさが反映されるとの予想に基づいてVAEに形成されたデコーダの観察を行っているが，明確な特徴を抽出するには至っていない．
これらのことより「やや遅れている」と判断している．
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| Strategy for Future Research Activity |
形状生成にランダム性を導入し，力学的な観点からは不適当と評価されるような形状も含んだ訓練データセットを用いてVAEの学習を行う．学習後のVAEの潜在変数には形状の力学的観点からのよさの評価に対応するものが存在すると期待され，このような潜在変数空間を観察することで力学的感性の視覚化が行えると考えられる．
また，対象とする形状を現在の両端支持はり状のもの以外に片持ちはり状のものも含めることで訓練データセットの多様性を確保する．
さらに，現在は力学的指標として形状の変形のしにくさに注目しているが，形状内部の応力（力学的負荷）分布や主応力の方向を訓練データセットに加えることを検討する．このような訓練データセットの学習によって形成されるネットワークには，力学的な評価を左右する形状特徴が表現されていることが期待され，力学的感性の視覚化において鍵となる知見が得られると考えている．
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| Causes of Carryover |
円安の進行によって海外出張に係る費用の見積もりが困難であったため，深層学習用ワークステーションの購入を次年度に延期した．
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Research Products
(3 results)
