(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
土木構造物又は建物である設計対象物における構造部材の配置パターンを表すデータと、前記配置パターンのときの前記設計対象物の各位置の物理量とのペアである学習データに基づいて、前記配置パターンを表すデータを入力とし潜在空間の特徴量を出力する符号化器、及び前記潜在空間の特徴量を入力とし前記設計対象物の各位置の物理量を出力する第１復号化器を含むニューラルネットワークを学習する第１学習部と、
前記学習データの前記配置パターンを表すデータと、前記学習データの前記配置パターンを表すデータを前記符号化器に入力して得られた前記潜在空間の特徴量とのペアに基づいて、前記潜在空間の特徴量を入力とし前記配置パターンを表すデータを出力する第２復号化器を含むニューラルネットワークを学習する第２学習部と、
前記潜在空間の各特徴量に対して、前記第２復号化器を用いて、前記配置パターンを表すデータを生成する配置パターン生成部と、
前記潜在空間の各特徴量について、前記第１復号化器を用いて、前記設計対象物の各位置の物理量を求め、
前記潜在空間の各特徴量について、前記特徴量に対して生成された前記配置パターンを表すデータ及び前記求められた前記設計対象物の各位置の物理量に基づいて、前記配置パターンを評価するための予測スコアを算出する予測スコア算出部と、
前記潜在空間の特徴量に対する予測スコアの分布及び前記配置パターンの分布を可視化して出力する可視化部と、
を含むモデル学習装置。
【請求項２】
前記予測スコア算出部は、前記予測スコアとして、前記構造部材の数が少ないほど大きく、前記物理量が小さいほど大きくなるスコアを算出する請求項１記載のモデル学習装置。
【請求項３】
設計対象物における構造部材の配置パターンを表すデータと、前記配置パターンのときの前記設計対象物の各位置の物理量とのペアである学習データに基づいて、前記配置パターンを表すデータを入力とし潜在空間の特徴量を出力する符号化器、及び前記潜在空間の特徴量を入力とし前記設計対象物の各位置の物理量を出力する第１復号化器を含むニューラルネットワークを学習する第１学習部と、
前記学習データの前記配置パターンを表すデータと、前記学習データの前記配置パターンを表すデータを前記符号化器に入力して得られた前記潜在空間の特徴量とのペアに基づいて、前記潜在空間の特徴量を入力とし前記配置パターンを表すデータを出力する第２復号化器を含むニューラルネットワークを学習する第２学習部と、
前記潜在空間の各特徴量に対して、前記第２復号化器を用いて、前記配置パターンを表すデータを生成する配置パターン生成部と、
前記潜在空間の各特徴量について、前記第１復号化器を用いて、前記設計対象物の各位置の物理量を求め、
前記潜在空間の各特徴量について、前記特徴量に対して生成された前記配置パターンを表すデータ及び前記求められた前記設計対象物の各位置の物理量に基づいて、前記配置パターンを評価するための予測スコアを算出する予測スコア算出部と、
を含み、
前記設計対象物は、盛土と、前記盛土を支持する地盤と、周辺の地盤とを含み、
前記構造部材は、前記盛土を支持する地盤に形成される改良体であり、
前記物理量は、前記盛土の所定位置における変位量及び前記周辺の地盤の所定位置における変位量であるモデル学習装置。
【請求項４】
予め定められた潜在空間の各特徴量に対して、潜在空間の特徴量を入力とし土木構造物又は建物である設計対象物における構造部材の配置パターンを表すデータを出力する予め学習された第２復号化器を用いて、前記配置パターンを表すデータを生成する配置パターン生成部と、
前記潜在空間の各特徴量について、前記潜在空間の特徴量を入力とし前記設計対象物の各位置の物理量を出力する予め学習された第１復号化器を用いて、前記設計対象物の各位置の物理量を求め、
前記潜在空間の各特徴量について、前記特徴量に対して生成された前記配置パターンを表すデータ及び前記求められた前記設計対象物の各位置の物理量に基づいて、予測スコアを算出する予測スコア算出部と、
前記潜在空間の特徴量に対する予測スコアの分布及び前記配置パターンの分布を可視化して出力する可視化部と、
を含む設計支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデル学習装置及び設計支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、シミュレーションを用いた圧密沈下対策のための地盤改良手法が知られている（例えば、非特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】津國正一：３次元ＦＥＭ解析による杭状・壁状配置併用型改良工法の詳細設計法の検討、土木学会論文集Ｃ（地圏工学）、Ｖｏｌ．７０，Ｎｏ．３，ｐｐ．３１３−３２７、２０１４．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
有限要素法（ＦＥＭ）を用いた解析によって盛土の圧密沈下対策としての地盤改良の設計を行う場合、時間的な制約から、数ケースの解析パターンに対する解析結果から解析技術者が判断して地盤改良の設計仕様を設定する。この方法では、作成する解析パターンと解析結果の評価は、解析技術者の技術力に依存しており、得られた解析パターンが必ずしも最適な改良パターンとは限らない。また、決められた工法の改良パターンをベースに解析モデルが作成されるが、想定工法から最適な地盤改良パターンが得られるとは限らない。
【０００５】
本発明は上記事実を考慮して、設計対象物における構造部材の最適な配置パターンを求めることを支援することができることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係るモデル学習装置は、設計対象物における構造部材の配置パターンを表すデータと、前記配置パターンのときの前記設計対象物の各位置の物理量とのペアである学習データに基づいて、前記配置パターンを表すデータを入力とし潜在空間の特徴量を出力する符号化器、及び前記潜在空間の特徴量を入力とし前記設計対象物の各位置の物理量を出力する第１復号化器を含むニューラルネットワークを学習する第１学習部と、前記学習データの前記配置パターンを表すデータと、前記学習データの前記配置パターンを表すデータを前記符号化器に入力して得られた前記潜在空間の特徴量とのペアに基づいて、前記潜在空間の特徴量を入力とし前記配置パターンを表すデータを出力する第２復号化器を含むニューラルネットワークを学習する第２学習部と、を含んで構成されている。
【０００７】
本発明に係るモデル学習装置によれば、第１学習部によって、設計対象物における構造部材の配置パターンを表すデータと、前記配置パターンのときの前記設計対象物の各位置の物理量とのペアである学習データに基づいて、前記配置パターンを表すデータを入力とし潜在空間の特徴量を出力する符号化器、及び前記潜在空間の特徴量を入力とし前記設計対象物の各位置の物理量を出力する第１復号化器を含むニューラルネットワークを学習する。そして、第２学習部によって、前記学習データの前記配置パターンを表すデータと、前記学習データの前記配置パターンを表すデータを前記符号化器に入力して得られた前記潜在空間の特徴量とのペアに基づいて、前記潜在空間の特徴量を入力とし前記配置パターンを表すデータを出力する第２復号化器を含むニューラルネットワークを学習する。
【０００８】
このように、設計対象物における構造部材の配置パターンを表すデータと、前記配置パターンのときの前記設計対象物の各位置の物理量とのペアである学習データに基づいて、前記配置パターンを表すデータを入力とし潜在空間の特徴量を出力する符号化器、及び前記潜在空間の特徴量を入力とし前記設計対象物の各位置の物理量を出力する第１復号化器を含むニューラルネットワークを学習し、前記学習データの前記配置パターンを表すデータと、前記学習データの前記配置パターンを表すデータを前記符号化器に入力して得られた前記潜在空間の特徴量とのペアに基づいて、前記潜在空間の特徴量を入力とし前記配置パターンを表すデータを出力する第２復号化器を学習することにより、設計対象物における構造部材の最適な配置パターンを求めることを支援することができる。
【０００９】
本発明に係る設計支援装置は、予め定められた潜在空間の各特徴量に対して、潜在空間の特徴量を入力とし設計対象物における構造部材の配置パターンを表すデータを出力する予め学習された第２復号化器を用いて、前記配置パターンを表すデータを生成する配置パターン生成部と、前記潜在空間の各特徴量について、前記潜在空間の特徴量を入力とし前記設計対象物の各位置の物理量を出力する予め学習された第１復号化器を用いて、前記設計対象物の各位置の物理量を求め、前記潜在空間の各特徴量について、前記特徴量に対して生成された前記配置パターンを表すデータ及び前記求められた前記設計対象物の各位置の物理量に基づいて、予測スコアを算出する予測スコア算出部と、前記潜在空間の特徴量に対する予測スコアの分布及び前記配置パターンの分布を可視化して出力する可視化部と、を含んで構成されている。
【００１０】
本発明に係る設計支援装置によれば、配置パターン生成部によって、予め定められた潜在空間の各特徴量に対して、潜在空間の特徴量を入力とし設計対象物における構造部材の配置パターンを表すデータを出力する予め学習された第２復号化器を用いて、前記配置パターンを表すデータを生成する。予測スコア算出部によって、前記潜在空間の各特徴量について、前記潜在空間の特徴量を入力とし前記設計対象物の各位置の物理量を出力する予め学習された第１復号化器を用いて、前記設計対象物の各位置の物理量を求め、前記潜在空間の各特徴量について、前記特徴量に対して生成された前記配置パターンを表すデータ及び前記求められた前記設計対象物の各位置の物理量に基づいて、予測スコアを算出する。そして、可視化部によって、前記潜在空間の特徴量に対する予測スコアの分布及び前記配置パターンの分布を可視化して出力する。
【００１１】
このように、予め定められた潜在空間の各特徴量に対して、第２復号化器を用いて、前記配置パターンを表すデータを生成し、第１復号化器を用いて、前記設計対象物の各位置の物理量を求め、前記潜在空間の各特徴量について、前記特徴量に対して生成された前記配置パターンを表すデータ及び前記求められた前記設計対象物の各位置の物理量に基づいて、予測スコアを算出し、前記潜在空間の特徴量に対する予測スコアの分布及び前記配置パターンの分布を可視化して出力することにより、設計対象物における構造部材の最適な配置パターンを求めることを支援することができる。
【発明の効果】
【００１２】
以上説明したように、本発明のモデル学習装置及び設計支援装置によれば、設計対象物における構造部材の最適な配置パターンを求めることを支援することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態に係る設計支援装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る設計支援装置を示す機能ブロック図である。
【図３】設計対象物を表す３次元モデルの例を示す図である。
【図４】図３に示す３次元モデルの拡大図である。
【図５】改良体の配置パターンの例を示す図である。
【図６】改良体の配置パターンを平均断面でコンター表示した図である。
【図７】改良体の配置パターンの改良部分だけを３次元で描画した図である。
【図８】変位生成モデルの構成を示す図である。
【図９】第２復号化器の構成を示す図である。
【図１０】潜在空間上の予測スコア分布を示すコンター図である。
【図１１】潜在空間上の各ブロックの平均改良パターンを示すコンター図である。
【図１２】図１１のコンター図を一部拡大した図である。
【図１３】本発明の実施の形態に係る設計支援装置の設計支援処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１４】学習時の損失を示すグラフである。
【図１５】潜在空間上の学習データとテストデータの分布を示すグラフである。
【図１６】潜在空間上の変位量の分布を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
＜本発明の実施の形態の概要＞
本発明の実施の形態では、盛土の圧密沈下対策のために施工する地盤改良の設計に機械学習を用いることによって、経験の浅い技術者でも容易に最適な改良体の配置パターンを見出せるように設計支援を行う。機械学習に用いる学習データには、遺伝的アルゴリズム手法を用いた最適設計で得られる解析結果を用いる。この解析に用いたのは、一例として、盛土と基礎の軟弱粘性土地盤をモデル化した３次元ＦＥＭ解析モデルで、盛土下の５断面に含まれる５００要素を改良対象範囲とする。１０列×５０行×５断面の三次元配列データで改良対象範囲をグリッド表示し、改良と未改良の２通りの組合せで改良体の配置パターンを決める。そして２９９世代の繰返し計算で得られた改良体の配置パターンのうち、施工可能な改良体の配置パターンだけを抽出して機械学習に用いる改良体の配置パターンとする。機械学習には自己符号化器を応用したモデルを使用する。符号化器では、入力とした解析で用いた改良体の配置パターンを２次元の潜在空間の特徴量に符号化し、第１復号化器で潜在空間の特徴量から盛土の各位置の変位量を出力する。また、第２復号化器は潜在空間の特徴量を入力とし、改良体の配置パターンを出力とする。２つの復号化器を用いると潜在空間の特徴量から改良体の配置パターンと盛土の各位置の変位量を同時に予測できる。次に２次元の潜在空間を４００ブロックに分割し、予測した各ブロックの平均的な改良体の配置パターンを潜在空間上にコンター表示する。また、改良効果が高いと値が大きくなるように定義した予測スコアを、潜在空間上にコンター表示する。改良体の配置パターンと予測スコアのコンターを比較すると、改良効果の高い改良体の配置パターンが容易に設計可能となる。
【００１６】
＜本発明の実施の形態の設計支援装置の構成＞
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る設計支援装置１００は、ＣＰＵ１２、グラフィックカード１３、ＧＰＵ１４、ＲＡＭ１６、ＨＤＤ１８、通信インタフェース２１、及びこれらを相互に接続するためのバス２３を備えている。
【００１７】
ＣＰＵ１２、ＧＰＵ１４は、各種プログラムを実行する。ＲＡＭ１６は、ＣＰＵ１２による各種プログラムの実行時におけるワークエリア等として用いられる。記録媒体としてのＨＤＤ１８には、後述する設計支援処理ルーチンを実行するためのプログラムを含む各種プログラムや各種データが記憶されている。
【００１８】
本実施の形態における設計支援装置１００を、設計支援処理ルーチンを実行するためのプログラムに沿って、機能ブロックで表すと、図２に示すようになる。設計支援装置１００は、入力部１０、演算部２０、及び出力部５０を備えている。
【００１９】
入力部１０は、盛土と、盛土を支持する地盤と、周辺の地盤とを設計対象物とし、盛土を支持する地盤における改良体の配置パターンを表すデータと、当該配置パターンのときの当該設計対象物の各位置の変位量とのペアである複数の第１学習データを入力として受け付ける。
【００２０】
例えば、図３、図４に示すような、盛土高さ７ｍ、盛土下の軟弱粘性土層厚１９．８ｍの３次元モデルを、設計対象物とする。このときの地盤条件は、遠心模型実験を模擬した既知の非特許文献１に記載されている地盤条件とする。軟弱粘性土層は、関口・太田モデルでモデル化し、パラメータはカオリンクレイ（ＡＳＰ１００）に対して設定されている。表１、表２に解析で用いた主な地盤定数を示す。
【００２１】
【表１】
0006843285.tif 000002
【００２２】
【表２】
0006843285.tif 000003
【００２３】
最適設計での評価指標は最終変位量であるので、透水係数を１００ｍ／ｓと設定し、模型地盤よりも大きく設定することによって、１ステップの解析で最終変位量を求められるようにしている。圧密解析で用いた解析コードはＭｕＤＩＡＮである（非特許文献２参照）。
【００２４】
［非特許文献２］塩見忠彦，吉澤睦博，鬼丸貞友，津國正一：地盤と構造物の非線形挙動を考慮した構造解析システムの開発，竹中技術研究報告，Ｎｏ．５４，ｐｐ．１００７−１００８，１９９８．
【００２５】
地盤改良の対象とした盛土下の地盤には、水平方向と鉛直方向に各１０要素、奥行き方向に５断面あるので、改良体の配置パターンは５００要素に対する組合せになる。最適設計での評価は、盛土天端中央５断面（Ａ断面〜Ｅ断面）の側線Ａの沈下量と、盛土法尻から４ｍ離れた周辺地盤地表面５断面の側線Ｂの沈下量に対して行った。地盤改良を行わない無対策断面に対する側線Ｂでの平均沈下量は３６５ｍｍ、盛土天端中央側線Ａでの平均沈下量１１１３ｍｍであった。地盤改良体は一軸圧縮強度ｑｕ＝１０００ｋＰａと想定し、ヤング率Ｅ＝１７０ｑｕ（非特許文献３参照）の関係より、改良体のヤング率Ｅ＝１７００００ｋＰａに設定し、弾性要素でモデル化した。
【００２６】
［非特許文献３］改訂版  建築物のための改良地盤の設計及び品質管理指針−セメント系固化材を用いた深層・浅層混合処理工法−：日本建築センター、ｐｐ．３４９，２００２．
【００２７】
また、最適設計で用いる入力データは、前述のように改良体の配置パターンを示す１０列×５０行×５断面の三次元配列データであり、数値は０（改良）か１（未改良）のバイナリデータとなる。図５に入力データの一例を示す。図５左側は杭状改良体の配置パターンを示す入力データ、図５右側は壁状改良体の配置パターンを示す入力データとなる。後述する設計支援装置の各処理の段階では、Ａ〜Ｅの５断面の平均断面での平均的な改良体の配置パターンをコンター表示する。図５の改良体の配置パターンを平均断面でコンター表示したものが図６となる。図７では図５に示す改良体の配置パターンの改良部分だけを３次元で描画している。出力データは前述の地盤の各節点における変位量を配列データとして表したものとなる。Ａ断面を構成している節点は、水平方向に３２個、鉛直方向に２１個ある。これを２次元配列データで表すと３２列×２１行の実数の配列データとなる。変位量は水平方向変位量、鉛直方向変位量の２種類出力される。水平鉛直変位量から得られる変位量の絶対値が変位ノルムとなる。３２列×２１行の配列データの左上１１列×８行が盛土部分、右上２１列×８行はデータなしとなる。そして下部３２列×１３行が盛土横地盤を含む軟弱粘性土層となる。上記図３、図４に示す３次元モデルの例では、奥行き方向にＡ断面〜Ｅ断面の５断面あるので、全体の出力データは３２列×２１行×５断面の三次元配列データとなる。
【００２８】
機械学習で用いる改良体の配置パターンと変位量データは、ｍｏｄｅＦＲＯＮＴＩＥＲというソフトを用いた最適設計によって自動作成する。最適設計では最初に杭状改良体と壁状改良体の改良深度と改良ピッチを変えて作成した１００通りの改良体の配置パターンに対する解析を行う。その後、遺伝的アルゴリズム手法によって盛土天端（側線Ａ）と周辺地盤（側線Ｂ）の沈下量を最小化する目的関数と、改良パターンに含まれる改良数を最小化する目的関数に対して２９９世代の最適化計算を行う。解析を行った３０，０００通りの改良体の配置パターンに対して収束解が得られた改良体の配置パターンは１６，３９６通りであった。機械学習に用いるのは施工可能な改良体の配置パターンであるため、地盤改良は盛土直下の地表面から鉛直下方にだけ施工するという拘束条件を加えた結果、機械学習に用いることができたのは４，３１５通りの改良体の配置パターンと、対応する変位量データであり、これらを第１学習データとする。
【００２９】
演算部２０は、第１学習部２２、モデル記憶部２４、学習データ作成部２６、第２学習部２８、配置パターン生成部３０、予測スコア算出部３２、及び可視化部３４を備えている。
【００３０】
第１学習部２２は、複数の第１学習データに基づいて、配置パターンを表すデータを入力とし潜在空間の特徴量を出力する符号化器、及び潜在空間の特徴量を入力とし設計対象物の各位置の変位量を出力する第１復号化器を含むニューラルネットワークを学習する。
【００３１】
具体的には、まず、改良体の配置パターンを入力とし、変位量データを出力とする図８のような深層ニューラルネットワークである変位生成モデル６０を学習する。変位生成モデル６０は、符号化器６０Ａと第１復号化器６０Ｂを含み、符号化器６０Ａと第１復号化器６０Ｂの各々は三次元畳み込みニューラルネットワークで構成されている。また、符号化器６０Ａは、３層の畳み込み層と、潜在空間の特徴量を出力する層とを含んで構成され、第１復号化器６０Ｂは、潜在空間の特徴量を入力する層と、３層の逆畳み込み層とを含んで構成されている。符号化器６０Ａのうちの、潜在空間の特徴量を出力する層と、第１復号化器６０Ｂのうちの、潜在空間の特徴量を入力する層とで、線形層による全結合を用いている。この学習により、入力された改良体の配置パターンを潜在空間の特徴量に符号化する符号化器６０Ａ、及び潜在空間の特徴量から変位量データを得る第１復号化器６０Ｂを得ることができる。
【００３２】
モデル記憶部２４は、第１学習部２２によって学習された変位生成モデル６０に関するデータと、後述する第２学習部２８によって学習された第２復号化器６２に関するデータを記憶する。
【００３３】
学習データ作成部２６は、複数の第１学習データの各々について、当該第１学習データの配置パターンを表すデータと、当該第１学習データの配置パターンを表すデータを、第１学習部２２による学習済みの符号化器６０Ａに入力して得られた潜在空間の特徴量とのペアを、第２復号化器６２を学習するための第２学習データとして作成する。
【００３４】
第２学習部２８は、複数の第２学習データに基づいて、潜在空間の特徴量を入力とし配置パターンを表すデータを出力する第２復号化器を含むニューラルネットワークを学習する。
【００３５】
具体的には、第１学習部２２で学習された潜在空間の特徴量を入力とし、改良体の配置パターンを出力とする図９のような深層ニューラルネットワークである第２復号化器６２を学習する。第２復号化器６２は、潜在空間の特徴量を入力する層と、３層の逆畳み込み層とを含んで構成されており、潜在空間の特徴量を入力する層として、第１復号化器６０Ｂ及び第２復号化器６２で共通のものを用いている。この学習により潜在空間の特徴量から改良体の配置パターンを得る第２復号化器６２を得ることができる。
【００３６】
配置パターン生成部３０は、潜在空間の各特徴量に対して、第２学習部２８により学習された第２復号化器６２を用いて、配置パターンを表すデータを生成する。
【００３７】
予測スコア算出部３２は、潜在空間の各特徴量について、第１学習部２２により学習された第１復号化器６０Ｂを用いて、当該特徴量に対する変位量データを求める。また、予測スコア算出部３２は、潜在空間の各特徴量について、当該特徴量に対して生成された配置パターンを表すデータ及び求められた変位量データに基づいて、予測スコアを算出する。
【００３８】
本実施の形態では、圧密沈下対策のために行う地盤改良の効果を評価するための指標として予測スコアを定義した。この予測スコアは、少ない改良体のボリュームで盛土と周辺地盤の変位抑制効果が大きくなると大きな値になるように定義する。予測スコアの元になる値は、第１復号化器６０Ｂおよび第２復号化器６２の各々から出力されるデータを使用する。以下の（１）式に予測スコアの定義を示す。
【００３９】
【数１】
0006843285.tif 000004
【００４０】
ここで、規格化改良数は改良対象範囲の改良体を配置した要素数を規格化したもので、改良対象範囲の全てに改良体を配置した配置パターンの時、規格化改良数は１になる。規格化変位は、改良対象範囲に全く改良体を配置しない未改良時に１になる。
【００４１】
可視化部３４は、潜在空間の特徴量に対する予測スコアの分布及び配置パターンの分布を可視化して出力部５０により出力する。
【００４２】
具体的には、図１０に示すような、潜在空間上での予測スコア分布コンターを出力する。図１０の右下部分に改良効果の高い特徴量が分布している。破線で囲った予測スコアの高い領域を領域Ｘと呼ぶこととする。
【００４３】
また、最適な改良体の配置パターンを容易に判断するために、潜在空間の縦軸と横軸をそれぞれ２０分割し、潜在空間を４００ブロックに分割し、図１１に示すような、各ブロックの平均的な改良体の配置パターンをコンター表示したものを出力する。平均的な改良体の配置パターンは、第２復号化器６２により出力された改良体の配置パターンから算出する。平均的な改良体の配置パターンは、図６と同様、Ａ断面〜Ｅ断面の５断面を平均した平均断面で改良体の配置パターンを表しており、全断面改良体を配置する場合は０、改良体を配置しない場合は１となる。潜在空間の左下の領域は改良率が低く、右上の領域の改良率が高くなっていることが分かる。潜在空間で予測スコアの高い図１１右下の領域の改良体の配置パターンは杭状改良体を配置しているのに対して、予測スコアが低い左上の領域の改良体の配置パターンは壁状改良体を配置していることから、図３、図４に示す３次元モデルの断面に対しては、壁状改良体よりも杭状改良体の方が、改良効果が高いことが分かる。
【００４４】
予測スコアが高い図１１の領域Ｘ部分だけの平均的な改良体の配置パターンコンターを描いているのが図１２である。図１２左側には２５ブロック分の平均的な改良体の配置パターンコンターが描かれている。また、図１２右側には代表的な１ブロックの平均的な改良体の配置パターンを抽出したものを示している。図１２から、予測スコアが高く改良効果の高い改良体の配置パターンは、表層１層は全断面改良し、表層から２層目より深い部分は杭状の改良体を配置し、杭状改良体の、深度の浅い部分は、壁状改良体と組み合わせた構造となる、と判断できる。
【００４５】
このように、第１復号化器６０Ｂを用いることで、全節点個別に潜在空間における予測変位量分布を可視化することができ、側線Ａ、側線Ｂの予測変位分布を合わせることにより、両点の希望の変位量を満たす領域を探索することができる。そして、得られた領域に対して第２復号化器６２を用いることで、改良体の配置パターンを予測することができる。
【００４６】
＜設計支援装置の動作＞
次に、本発明の実施の形態に係る設計支援装置１００の動作について説明する。
【００４７】
入力部１０によって、最適設計により得られた、改良体の配置パターンと、対応する変位データとの組み合わせである複数の第１学習データを入力として受け付けると、設計支援装置１００によって、図１３に示す設計支援処理ルーチンが実行される。
【００４８】
まず、ステップＳ１００において、第１学習部２２は、複数の第１学習データに基づいて、変位生成モデル６０を学習する。
【００４９】
ステップＳ１０２では、学習データ作成部２６は、複数の第１学習データの各々について、当該第１学習データの配置パターンを表すデータと、当該第１学習データの配置パターンを表すデータを、上記ステップＳ１００で学習した変位生成モデル６０の符号化器６０Ａに入力して得られた潜在空間の特徴量とのペアを、第２復号化器６２を学習するための第２学習データとして作成する。
【００５０】
ステップＳ１０４では、第２学習部２８は、上記ステップＳ１０２で作成された複数の第２学習データに基づいて、第２復号化器６２を学習する。
【００５１】
ステップＳ１０６では、配置パターン生成部３０は、上記ステップＳ１００の学習結果により定まる潜在空間の各特徴量に対して、上記ステップＳ１０４で学習された第２復号化器６２を用いて、配置パターンを表すデータを生成する。
【００５２】
ステップＳ１０８では、予測スコア算出部３２は、潜在空間の各特徴量について、上記ステップＳ１００で学習した変位生成モデル６０の第１復号化器６０Ｂを用いて、当該特徴量に対する変位量データを求める。
【００５３】
ステップＳ１１０では、予測スコア算出部３２は、潜在空間の各特徴量について、当該特徴量に対して生成された配置パターンを表すデータ及び求められた変位量データに基づいて、予測スコアを算出する。
【００５４】
ステップＳ１１２では、可視化部３４は、潜在空間の特徴量に対する予測スコアの分布及び配置パターンの分布を可視化して出力部５０により出力して、設計支援処理ルーチンを終了する。
【００５５】
＜実施例＞
本実施例では、符号化器６０Ａと第１復号化器６０Ｂを表３の構成で実装した。また、第２復号化器６２を表４の構成で実装した。実装にはＰｙＴｏｒｃｈを用いた。
【００５６】
【表３】
0006843285.tif 000005
【００５７】
【表４】
0006843285.tif 000006
【００５８】
潜在空間は可視化するために二次元としている。また、潜在空間のための活性化関数にはＴａｎｈを用いた。
【００５９】
また、最適化計算により得られた、改良体の配置パターンと、対応する変位データとからなる４，３１５組のデータの９０％をランダムに選び、３，８８４組を訓練データとした。残り１０％の４３１組はテストデータとして分割して用いた。変位生成モデル６０及び第２復号化器６２の学習は５００エポック、ミニバッチ数１２８のミニバッチ学習で行った。各層の入力ではバッチノーマライゼーションを用いており、各層の出力ではドロップアウト（ドロップアウト率０．５）を用いた。勾配評価時の損失は平均二乗誤差（Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ，ＭＳＥ）を用いた。勾配降下のアルゴリズムはＡｄａｍ法を用いた。学習はＧＰＵ（ＮＶＩＤＩＡ  Ｑｕａｄｒｏ  ＧＶ１００）を用いて行った。符号化器６０Ａおよび第１復号化器６０Ｂを先に学習し、その結果を用いて第２復号化器６２の学習を行った。図１４に符号化器６０Ａと第１復号化器６０Ｂの学習時損失を示す。
【００６０】
図１５は潜在空間上にプロットした訓練データと検証データの分布を示している。検証データの分布は訓練データの分布の中に含まれていることから、正常に学習できていると判断できる。
【００６１】
図１６は訓練データとテストデータの変位量（側線Ａと側線Ｂの沈下量の和）分布を潜在空間上にプロットしている。潜在空間左下の変位が大きく、右上の変位が小さい分布となっている。
【００６２】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る設計支援装置によれば、設計対象物における改良体の配置パターンを表すデータと、配置パターンのときの設計対象物の各位置の変位量とのペアである学習データに基づいて、配置パターンを表すデータを入力とし潜在空間の特徴量を出力する符号化器、及び潜在空間の特徴量を入力とし設計対象物の各位置の変位量を出力する第１復号化器を含む変位生成モデルを学習し、学習データの配置パターンを表すデータと、学習データの配置パターンを表すデータを符号化器に入力して得られた潜在空間の特徴量とのペアに基づいて、潜在空間の特徴量を入力とし配置パターンを表すデータを出力する第２復号化器を学習することにより、設計対象物における改良体の最適な配置パターンを求めることを支援することができる。
【００６３】
また、予め定められた潜在空間の各特徴量に対して、第２復号化器を用いて、配置パターンを表すデータを生成し、第１復号化器を用いて、設計対象物の各位置の変位量を求め、潜在空間の各特徴量について、特徴量に対して生成された配置パターンを表すデータ及び求められた設計対象物の各位置の変位量に基づいて、予測スコアを算出し、潜在空間の特徴量に対する予測スコアの分布及び配置パターンの分布を可視化して出力することにより、設計対象物における改良体の最適な配置パターンを求めることを支援することができる。
【００６４】
また、潜在空間を分割し、ブロック毎に平均的な改良体の配置パターンをコンター表示した図と、改良効果が高くなると値が大きくなる予測スコアを定義し潜在空間上にコンター表示した２つの図を比較することで、最適な改良体の配置パターンを容易に判断できることが検証できる。上記実施の形態で設定した３次元モデルの地盤条件では、壁状改良体よりも杭状改良体の方が改良効果は高いと判断できる。また、表層１層を全断面改良し、表層から２層目より深い部分は杭状の改良体とし、杭状改良体の深度の浅い部分は壁状改良体と組み合わせた構造が最適な改良構造であると判断できる。
【００６５】
また、学習された符号化器の出力となる潜在空間を用いることで、最適設計で得られた計算結果を、改良体の配置パターンと変位量データとの組み合わせの類似性で可視化することができる。
【００６６】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００６７】
例えば、上記の実施形態では、一つの設計支援装置で構成した場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、モデル学習装置と設計支援装置とに分けて構成してもよい。この場合には、モデル学習装置の演算部は、第１学習部２２、モデル記憶部２４、学習データ作成部２６、及び第２学習部２８を含んで構成され、設計支援装置の演算部は、モデル記憶部２４、配置パターン生成部３０、予測スコア算出部３２、及び可視化部３４を含んで構成される。
【００６８】
また、設計対象物を、盛土と、前記盛土を支持する地盤と、周辺の地盤とする場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、ボックスカルバート、橋梁といった土木構造物や建物などの構造物を設計対象としてもよい。これらの場合には、構造部材は、例えば、建物に配置される壁状部材や柱状部材であり、物理量は、例えば、建物の各位置の応力値である。
【００６９】
また、本発明のプログラムは、記憶媒体に格納して提供するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７０】
１０   入力部
２０   演算部
２２   第１学習部
２４   モデル記憶部
２６   学習データ作成部
２８   第２学習部
３０   配置パターン生成部
３２   予測スコア算出部
３４   可視化部
５０   出力部
６０   変位生成モデル
６０Ａ 符号化器
６０Ｂ 第１復号化器
６２   第２復号化器
１００ 設計支援装置
【要約】
【課題】本発明は、設計対象物における改良体の最適な配置パターンを求めることを支援することを目的とする。
【解決手段】第１学習部２２によって、設計対象物における構造部材の配置パターンを表すデータと、前記配置パターンのときの前記設計対象物の各位置の物理量とのペアである学習データに基づいて、潜在空間の特徴量を出力する符号化器、及び設計対象物の各位置の物理量を出力する第１復号化器を含むニューラルネットワークを学習する。第２学習部２８によって、学習データの配置パターンを表すデータと、学習データの配置パターンを表すデータを符号化器に入力して得られた潜在空間の特徴量とのペアに基づいて、配置パターンを表すデータを出力する第２復号化器を含むニューラルネットワークを学習する。
【選択図】図２【図１】
0006843285.tif 000007
【図２】
0006843285.tif 000008
【図３】
0006843285.tif 000009
【図４】
0006843285.tif 000010
【図５】
0006843285.tif 000011
【図６】
0006843285.tif 000012
【図７】
0006843285.tif 000013
【図８】
0006843285.tif 000014
【図９】
0006843285.tif 000015
【図１０】
0006843285.tif 000016
【図１１】
0006843285.tif 000017
【図１２】
0006843285.tif 000018
【図１３】
0006843285.tif 000019
【図１４】
0006843285.tif 000020
【図１５】
0006843285.tif 000021
【図１６】
0006843285.tif 000022