ニューラルネットによる空間構造物の設計時パラメータの重要度分析

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当該研究者が行ってきた鉄骨単層ラチスドームの弾塑性座屈解析結果をニューラルネットワークを用いてデータベース化し,更に同ネットワークのエキスパートシステム推論エンジンとしての適用性を検討してきた。当該ニューラルネットワークの適用性,敏感性を確認する上で,入力に部材細長比を出力に座屈応力度を与える単柱の座屈曲線を模擬してみた。その結果,ネットワークからの出力と与データ(あらかじめ与えておいた知識)の適合度が極めて高いことが確認でき、データの再現能力,あるいはデータベースとしての援用可能性が実用レベルにあることが確認できた。また,与データ間の補間能力についても同様に,高い適合度が確認できたが,与データがカバーしていない範囲を補外することに関しては,与データ数でその適合度が変化していくことが確認でき,異なる条件下において,その敏感性を更に検討していく必要があることを示唆した。上述の確認の下,次のステップとして単層ラチスドームへの適用性を検討した。対象構造形態としては,座屈特性の比較的単純な分類が可能である,単位ラチスドームを取り上げ,その構造特性を,●部材半交角(ドームのむくりを表す) ●構成部材細長比●部材と接合部の断面2次モーメント比 ●部材の降伏応力度●接合部の降伏応力度を与条件とし,座屈荷重,座屈モードを出力するニューラルネットワークを構築した。データ再現性,補間による座屈モードの移り変わりの予測については,十分な適合性を確認したが,与データのカバーする範囲を越える部分については,補外できるだけのものに至ってはいないことも確認した。今後は構造規模の異なるドームに関するデータを反映させたネットワークを構築すると共に,補外性能の向上が可能かどうかの健闘も進めていくつもりである。