論文の概要: Design Space Exploration and Explanation via Conditional Variational Autoencoders in Meta-model-based Conceptual Design of Pedestrian Bridges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16406v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 17:28:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 17:07:06.857579
• Title: Design Space Exploration and Explanation via Conditional Variational Autoencoders in Meta-model-based Conceptual Design of Pedestrian Bridges
• Title（参考訳）: メタモデルに基づく歩行者橋の概念設計における条件付き変分オートエンコーダによる設計空間探索と説明
• Authors: Vera M. Balmer and Sophia V. Kuhn and Rafael Bischof and Luis Salamanca and Walter Kaufmann and Fernando Perez-Cruz and Michael A. Kraus
• Abstract要約: 本稿では,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)による人間設計者向上のための性能駆動型設計探索フレームワークを提案する。 CVAEはスイスの歩行者橋の合成例18万件で訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.77024349608834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For conceptual design, engineers rely on conventional iterative (often manual) techniques. Emerging parametric models facilitate design space exploration based on quantifiable performance metrics, yet remain time-consuming and computationally expensive. Pure optimisation methods, however, ignore qualitative aspects (e.g. aesthetics or construction methods). This paper provides a performance-driven design exploration framework to augment the human designer through a Conditional Variational Autoencoder (CVAE), which serves as forward performance predictor for given design features as well as an inverse design feature predictor conditioned on a set of performance requests. The CVAE is trained on 18'000 synthetically generated instances of a pedestrian bridge in Switzerland. Sensitivity analysis is employed for explainability and informing designers about (i) relations of the model between features and/or performances and (ii) structural improvements under user-defined objectives. A case study proved our framework's potential to serve as a future co-pilot for conceptual design studies of pedestrian bridges and beyond.
• Abstract（参考訳）: 概念設計では、エンジニアは従来の反復的(しばしば手動)技術に依存している。 新たに出現するパラメトリックモデルは、定量化可能なパフォーマンスメトリクスに基づく設計空間の探索を促進するが、時間と計算コストは依然としてかかる。 しかし、純粋な最適化法は質的な側面(例えば美学や構成法)を無視している。 本稿では,条件付き変分オートエンコーダ(cvae)により,人間設計者を支援するための性能駆動設計探索フレームワークを提案する。 CVAEはスイスの歩行者橋の合成例18万件で訓練されている。 感性分析は、説明可能性とデザイナーに伝えるために使われる 一 特徴及び/又はパフォーマンスのモデルの関係 (ii)ユーザ定義による構造改善。 歩行者用橋梁等の概念設計研究における将来の共同パイロットとしての枠組みの可能性が実証された。

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