深層生成モデルは,多様かつ構造性能に優れた設計案の自動生成を通して,橋梁の概略設計を支援できる可能性がある.しかし,多様な表現と構造性能の両方を考慮できる橋梁データの表現方法に関する研究は十分になされていない.そこで,本研究は,レベルセット法を用いた2次元トポロジー最適化において設計条件を変化させることで多様な橋梁画像を取得し,最大鉛直変位(以下,最大変位)など所定の構造性能でラベル付けしたデータセットを構築した.次に,得られたデータをcvae(条件付き変分オートエンコーダ)で学習し,指定性能を満たす設計案の生成を試みた.直接生成された構造の一部は目標性能を満たさないものの,fem(有限要素法)に基づき最大変位が指定値に近い設計案を抽出することで,多様かつ構造的に妥当な設計案を生成できることを示した.
Naruse et al. (Thu,) studied this question.