機械学習を用いた鋼構造骨組の最適ブレース配置の特徴抽出

摘要

機械学習は，医療やロボット・生物学などをはじめとした幅広い分野で利用されており，データマイニングや人工知能といった技術の基礎をなしている。構造最適化の分野でも応用例が報告されている。田村らは，平面骨組のブレース配置の組合せ問題において機械学習を実行し，骨組の応答量が優良である解（優良解）の特徴を学習できることを明らかにした。本研究では既報で提案された方法を改良し，部材応力の絶対値の最大値や外力仕事を評価の指標とした学習結果から，優良解のブレース配置の特徴を求める。数値例題を通して，提案手法の妥当性を検証する。