論文の概要: Structural Design Recommendations in the Early Design Phase using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08567v1
• Date: Mon, 19 Jul 2021 01:02:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-20 15:16:58.616019
• Title: Structural Design Recommendations in the Early Design Phase using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた設計初期における構造設計勧告
• Authors: Spyridon Ampanavos, Mehdi Nourbakhsh, Chin-Yi Cheng
• Abstract要約: ApproxiFramerは機械学習ベースのシステムで、リアルタイムで構築計画のスケッチから構造的レイアウトを自動的に生成する。 我々は、スケッチレベルの建築計画のための構造設計ソリューションを反復的に生成するように、畳み込みニューラルネットワークを訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.071146161035648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Structural engineering knowledge can be of significant importance to the architectural design team during the early design phase. However, architects and engineers do not typically work together during the conceptual phase; in fact, structural engineers are often called late into the process. As a result, updates in the design are more difficult and time-consuming to complete. At the same time, there is a lost opportunity for better design exploration guided by structural feedback. In general, the earlier in the design process the iteration happens, the greater the benefits in cost efficiency and informed de-sign exploration, which can lead to higher-quality creative results. In order to facilitate an informed exploration in the early design stage, we suggest the automation of fundamental structural engineering tasks and introduce ApproxiFramer, a Machine Learning-based system for the automatic generation of structural layouts from building plan sketches in real-time. The system aims to assist architects by presenting them with feasible structural solutions during the conceptual phase so that they proceed with their design with adequate knowledge of its structural implications. In this paper, we describe the system and evaluate the performance of a proof-of-concept implementation in the domain of orthogonal, metal, rigid structures. We trained a Convolutional Neural Net to iteratively generate structural design solutions for sketch-level building plans using a synthetic dataset and achieved an average error of 2.2% in the predicted positions of the columns.
• Abstract（参考訳）: 構造工学の知識は、設計初期段階のアーキテクチャ設計チームにとって重要な意味を持つ。 しかし、アーキテクトやエンジニアは通常、概念的なフェーズで一緒に働くのではなく、実際、構造的エンジニアはしばしばプロセスの後半に呼ばれる。 その結果、設計の更新は難しくなり、完成するのに時間がかかる。 同時に、構造的なフィードバックによってよりよい設計探索を行う機会が失われている。 一般的に、イテレーションが行われる設計プロセスの早い段階では、コスト効率のメリットが大きくなり、デサイン探索が通知されるため、高品質な創造的な結果が得られます。 初期の設計段階における情報探索を容易にするため,基本構造工学タスクの自動化を提案し,計画スケッチから構造レイアウトを自動的に生成する機械学習システムであるApproxiFramerをリアルタイムで導入する。 このシステムは、設計者が構造的含意について十分な知識を持って設計を進めるために、概念段階で実現可能な構造的解決策を提示することでアーキテクトを支援することを目的としている。 本稿では, 直交, 金属, 剛体構造の領域における概念実証実装の性能について述べる。 合成データセットを用いたスケッチレベルの構築計画のための構造設計ソリューションを反復的に生成するために畳み込みニューラルネットワークを訓練し,予測された列の位置において平均2.2%の誤差を達成した。

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