論文の概要: Learning to simulate and design for structural engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09103v3
• Date: Wed, 12 Aug 2020 23:21:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 21:57:58.455972
• Title: Learning to simulate and design for structural engineering
• Title（参考訳）: 構造工学のシミュレーションと設計を学ぶ
• Authors: Kai-Hung Chang (1), Chin-Yi Cheng (1) ((1) Autodesk Research)
• Abstract要約: 本研究では,建物構造をグラフとして定式化し,柱と梁の最適断面を学習するためのエンドツーエンドパイプラインを作成する。 提案した構造設計の性能は、遺伝的アルゴリズム(GA)によって最適化された設計と同等であり、全ての制約が満たされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The structural design process for buildings is time-consuming and laborious. To automate this process, structural engineers combine optimization methods with simulation tools to find an optimal design with minimal building mass subject to building regulations. However, structural engineers in practice often avoid optimization and compromise on a suboptimal design for the majority of buildings, due to the large size of the design space, the iterative nature of the optimization methods, and the slow simulation tools. In this work, we formulate the building structures as graphs and create an end-to-end pipeline that can learn to propose the optimal cross-sections of columns and beams by training together with a pre-trained differentiable structural simulator. The performance of the proposed structural designs is comparable to the ones optimized by genetic algorithm (GA), with all the constraints satisfied. The optimal structural design with the reduced the building mass can not only lower the material cost, but also decrease the carbon footprint.
• Abstract（参考訳）: 建物の構造設計プロセスは時間がかかり、手間がかかる。 このプロセスを自動化するために、構造エンジニアは最適化手法とシミュレーションツールを組み合わせて、建築規制の対象となる最小限の建築質量で最適な設計を見つける。 しかし、実際には構造エンジニアは、設計スペースの大規模化、最適化手法の反復的性質、遅いシミュレーションツールなどにより、ほとんどの建物のサブ最適設計の最適化や妥協を避けることが多い。 本研究では,建物構造をグラフとして定式化し,事前学習可能な構造シミュレータを用いて,柱と梁の最適断面を学習するエンド・ツー・エンドパイプラインを作成する。 提案する構造設計の性能は、遺伝的アルゴリズム(ga)によって最適化されたものと同等であり、全ての制約を満たしている。 建築重量を削減した最適構造設計は、材料コストを下げるだけでなく、炭素フットプリントを下げることもできる。

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