JP2020190989A - Design assisting device, method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、設計支援装置、設計支援方法、及び設計支援プログラムに関する。 The present invention relates to a design support device, a design support method, and a design support program.
建築物の設計を行う際、建築物のデザインを検討すると共に、デザインされた建築物の構造部材の数量等の構造解析や、日照条件等の環境シミュレーションが行われる。 When designing a building, the design of the building is examined, structural analysis such as the number of structural members of the designed building, and environmental simulation such as sunshine conditions are performed.
例えば、開口部廻りのモデルにのみ限定することによってモデルの構築に要する時間を削減し、設計の初期段階であっても個々の居住空間に対する日照を容易にシミュレーションし得る住宅用日照シミュレーション方法が提案されている。この方法では、多数のグリッドに分割された建物開口部を、天空光による該開口部の輝度を基準とした長方形光源として想定し、該光源に基づき、床面の照度分布を演算する。さらに、床面を格子状に区切り、それぞれの格子毎の照度を演算する。 For example, we have proposed a residential sunshine simulation method that can reduce the time required to build a model by limiting it to the model around the opening and can easily simulate the sunshine for each living space even in the early stages of design. Has been done. In this method, a building opening divided into a large number of grids is assumed as a rectangular light source based on the brightness of the opening due to sky light, and the illuminance distribution on the floor surface is calculated based on the light source. Further, the floor surface is divided into grids, and the illuminance for each grid is calculated.
また、例えば、地域、窓の方位、大きさ、ガラス材料、庇、ブラインド等の違いによる、室内温熱環境や空調省エネルギー性能の定量的評価を短時間で行う居室の温熱環境と空調省エネルギーシミュレーション装置が提案されている。この装置は、少なくとも建物用途（室用途）毎に一般的な設計条件としての室温、湿度、室の使い方から想定される着衣量、活動量、気流速度、人員密度、照明電力、機器電力、外気取り入れ量、空調運転開始時刻、終了時刻の詳細入力データを設定し、地域毎に夏、冬の設計外気温度、緯度、経度、地域区分の詳細入力データを設定し、窓ガラス材料とブラインド種類毎に窓熱貫流率、窓遮蔽係数、日射侵入率、日射吸収率、日射透過率の詳細入力データを設定したデータテーブルを有し、データ編集処理手段は、選択肢の選択入力に対してデータテーブルに設定した詳細入力データを読み出して計算用データを編集し、温熱環境指標、年間熱負荷、省エネ指標を計算して出力する。 In addition, for example, a room thermal environment and air-conditioning energy-saving simulation device that quantitatively evaluates the indoor thermal environment and air-conditioning energy-saving performance according to differences in area, window orientation, size, glass material, eaves, blinds, etc. Proposed. This device is equipped with room temperature, humidity, clothing amount, activity amount, airflow velocity, personnel density, lighting power, equipment power, and outside air as general design conditions for at least building applications (room applications). Set detailed input data for intake amount, air conditioning operation start time, end time, set detailed input data for summer and winter design outside air temperature, latitude, longitude, and area classification for each region, and set detailed input data for each window glass material and blind type. It has a data table in which detailed input data of window heat transmission coefficient, window shielding coefficient, solar radiation penetration rate, solar radiation absorption rate, and solar radiation transmission rate are set, and the data editing processing means is in the data table for the selection input of options. The set detailed input data is read out, the calculation data is edited, and the thermal environment index, annual heat load, and energy saving index are calculated and output.
また、例えば、信頼性評価を含む最適化設計手法に基づいて設計対象物の最適な設計値を計算するに当たって、最終的な結果を得るまでの計算時間の短縮を実現する設計支援プログラムが提案されている。このプログラムは、ＭＯＰＳＯアルゴリズムを用いて多目的最適化問題を解くことにより、設計対象物の最適な設計値を計算する機能をコンピュータに実現させる設計支援プログラムであって、ＭＯＰＳＯアルゴリズムで用いる制約関数に、設計変数、信頼性指標、標準偏差及び単位勾配ベクトルからなる変数を代入し、目的関数空間上に配置されたパーティクルの各々について前記制約関数を満足するか否かを判定する機能をコンピュータに実現させる。 In addition, for example, a design support program has been proposed that shortens the calculation time until the final result is obtained when calculating the optimum design value of a design object based on an optimized design method including reliability evaluation. ing. This program is a design support program that allows a computer to realize a function to calculate the optimum design value of a design object by solving a multi-objective optimization problem using the MOPSO algorithm, and is a constraint function used in the MOPSO algorithm. By substituting a variable consisting of a design variable, a reliability index, a standard deviation, and a unit gradient vector, the computer realizes a function of determining whether or not the constraint function is satisfied for each of the particles arranged in the objective function space. ..
しかしながら、従来は、意匠を制作するためのプログラムを用いて制作された意匠に関する情報（形状情報）を、構造解析のプログラムに入力して構造解析を実行する。それとは別に、意匠に関する情報を、環境シミュレーションのプログラムに入力して環境シミュレーションを実行する。構造解析のプログラムと環境シミュレーションのプログラムとは、各々の職能の使用しているプログラムが違うため、連携することができず、そのため、各々の職能で最適化した建築物形態に差が生じるなどして、最終設計に反映する構造と環境条件を満足させる設備との望む形状の調整に膨大な時間がかかっていた。 However, conventionally, information (shape information) about a design produced by using a program for producing a design is input to a structural analysis program to execute structural analysis. Separately, the information about the design is input to the environmental simulation program to execute the environmental simulation. Since the program used by each function is different from the structural analysis program and the environment simulation program, they cannot be linked, and as a result, there is a difference in the building form optimized for each function. Therefore, it took an enormous amount of time to adjust the desired shape with the structure reflected in the final design and the equipment that satisfies the environmental conditions.
本発明は、上記の点に鑑み、異なる職能間での設計に関する合意形成を促進することができる設計支援装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。 In view of the above points, it is an object of the present invention to provide a design support device, a method, and a program capable of promoting consensus building on design between different functions.
上記目的を達成するために、本発明に係る設計支援装置は、建築物の設計に関する異なる複数の職能に対応し、かつ、各々が入力されたパラメータに対する処理を行う複数の処理部と、前記複数の処理部に含まれる第１の処理部に入力される複数のパラメータと、前記複数の処理部に含まれる前記第１の処理部以外の第２の処理部に関する複数の目的関数の各々との関連性を設定する設定部と、前記第２の処理部に関する複数の目的関数について、前記設定部で設定された関連性に基づいて、前記第１の処理部に入力されるパラメータの値の組み合わせのパレート最適解集合を、遺伝的アルゴリズムにより導出する最適化部と、前記最適化部により最適化された前記パレート最適解集合を提示する提示部と、を含んで構成されている。 In order to achieve the above object, the design support device according to the present invention includes a plurality of processing units that correspond to a plurality of different functions related to the design of a building and that process each of the input parameters, and the plurality of processing units. A plurality of parameters input to the first processing unit included in the processing unit, and each of a plurality of objective functions related to the second processing unit other than the first processing unit included in the plurality of processing units. A combination of parameter values input to the first processing unit based on the relationship set in the setting unit for the setting unit for setting the relevance and a plurality of objective functions related to the second processing unit. It is configured to include an optimization unit for deriving the parameter optimal solution set of the above by a genetic algorithm, and a presentation unit for presenting the parameter optimal solution set optimized by the optimization unit.
本発明に係る設計支援装置によれば、建築物の設計に関する異なる複数の職能に対応する複数の処理部の各々が、入力されたパラメータに対する処理を行う。また、設定部が、複数の処理部に含まれる第１の処理部に入力される複数のパラメータと、複数の処理部に含まれる第１の処理部以外の第２の処理部に関する複数の目的関数の各々との関連性を設定する。そして、最適化部が、第２の処理部に関する複数の目的関数について、設定部で設定された関連性に基づいて、第１の処理部に入力されるパラメータの値の組み合わせのパレート最適解集合を、遺伝的アルゴリズムにより導出し、提示部が、最適化部により最適化されたパレート最適解集合を提示する。これにより、異なる職能に対応する第２の処理部の目的関数に対する第１の処理部のパラメータの最適化を同時に行うことができ、異なる職能間での設計に関する合意形成までの時間を短縮することができる。 According to the design support device according to the present invention, each of the plurality of processing units corresponding to a plurality of different functions related to the design of the building performs processing on the input parameters. Further, the setting unit has a plurality of parameters related to a plurality of parameters input to the first processing unit included in the plurality of processing units, and a plurality of purposes relating to the second processing unit other than the first processing unit included in the plurality of processing units. Set the relevance to each of the functions. Then, the optimization unit sets the Pareto optimal solution set of the combination of the parameter values input to the first processing unit based on the relevance set in the setting unit for the plurality of objective functions related to the second processing unit. Is derived by a genetic algorithm, and the presenting unit presents the Pareto optimal solution set optimized by the optimizing unit. As a result, the parameters of the first processing unit can be optimized for the objective function of the second processing unit corresponding to different functions at the same time, and the time until consensus building regarding the design between different functions can be shortened. Can be done.
また、前記複数の処理部は、共通のプログラム言語にしたがって動作することができる。これにより、複数の処理部の目的関数の最適化を同時に行うことができる。 Further, the plurality of processing units can operate according to a common programming language. As a result, the objective functions of a plurality of processing units can be optimized at the same time.
また、前記設定部は、前記関連性として、前記第１の処理部のパラメータを用いて前記第２の処理部の目的関数を定義すると共に、前記第１の処理部のパラメータが取り得る値の範囲を前記第２の処理部の目的関数の値に応じて設定することができる。これにより、複数の処理部の目的関数の最適化を同時に行うことができる。 In addition, the setting unit defines the objective function of the second processing unit using the parameters of the first processing unit as the relevance, and the values that the parameters of the first processing unit can take. The range can be set according to the value of the objective function of the second processing unit. As a result, the objective functions of a plurality of processing units can be optimized at the same time.
また、前記複数の処理部は、前記建築物の意匠を制作するための意匠処理部、前記建築物の構造を解析する構造処理部、及び前記建築物の環境情報をシミュレーションする環境処理部を含み、前記設定部は、前記意匠処理部を前記第１の処理部とし、前記構造処理部及び前記環境処理部を前記第２の処理部として、前記関連性を設定することができる。これにより、構造及び環境の目的関数を同時に最適化する意匠のパラメータが導出されるため、異なる職能間での設計に関する合意形成までの時間を短縮することができる。 Further, the plurality of processing units include a design processing unit for producing the design of the building, a structural processing unit for analyzing the structure of the building, and an environmental processing unit for simulating the environmental information of the building. The setting unit can set the relevance by using the design processing unit as the first processing unit and the structural processing unit and the environment processing unit as the second processing unit. As a result, the parameters of the design that simultaneously optimize the objective functions of the structure and the environment are derived, so that the time until consensus building regarding the design between different functions can be shortened.
また、前記設定部は、庇の意匠に関する複数のパラメータについて、前記構造処理部の目的関数及び前記環境処理部の目的関数との関連性を設定することができる。これにより、庇のデザイン変更に伴う構造及び環境の最適化ができる。 In addition, the setting unit can set the relationship between the objective function of the structural processing unit and the objective function of the environmental processing unit for a plurality of parameters related to the design of the eaves. As a result, the structure and environment can be optimized due to the design change of the eaves.
また、前記庇の意匠に関する複数のパラメータは、壁面の角度、庇の跳ね出し長さ、ルーバーの奥行、ルーバーの厚み、ルーバーの開始高さ、ルーバーのピッチ、及びルーバーの数を含み、前記構造処理部の目的関数は、構造部材数量の最小化を含み、前記環境処理部の目的関数は、机上面の照度の最大化、夏季の日射取得量の最小化、及びグレアの最小化を含むことができる。これにより、庇の詳細なデザイン変更に伴う照度最大化等の環境の目的関数と、部材数量の最小化等の構造の目的関数とを同時に最適化することができる。 Further, the plurality of parameters relating to the design of the eaves include the angle of the wall surface, the pop-out length of the eaves, the depth of the louvers, the thickness of the louvers, the starting height of the louvers, the pitch of the louvers, and the number of louvers. The objective function of the processing unit includes minimizing the number of structural members, and the objective function of the environmental processing unit includes maximizing the illuminance on the desk surface, minimizing the amount of solar radiation acquired in summer, and minimizing the louver. Can be done. As a result, it is possible to simultaneously optimize the objective function of the environment such as maximizing the illuminance due to the detailed design change of the eaves and the objective function of the structure such as minimizing the number of members.
また、前記提示部は、前記複数の目的関数の値を各軸とする空間の対応する位置に、前記パラメータの値の組み合わせの各々を示す点をプロットした画面を提示すると共に、前記画面上でいずれかの前記点が選択された場合に、選択された点に対応する前記パラメータの値の組み合わせを表示することができる。これにより、目的関数の最適な値の範囲に含まれるパラメータの値の組を容易に把握することができ、いくつかの候補の中から適当なデザインを選択することができる。 Further, the presenting unit presents a screen in which points indicating each combination of the values of the parameters are plotted at corresponding positions in a space having the values of the plurality of objective functions as axes, and on the screen. When any of the points is selected, the combination of values of the parameters corresponding to the selected points can be displayed. As a result, the set of parameter values included in the optimum value range of the objective function can be easily grasped, and an appropriate design can be selected from several candidates.
また、本発明に係る設計支援方法は、建築物の設計に関する異なる複数の職能に対応した複数の処理部の各々が、入力されたパラメータに対する処理を行い、設定部が、前記複数の処理部に含まれる第１の処理部に入力される複数のパラメータと、前記複数の処理部に含まれる前記第１の処理部以外の第２の処理部との関連性を設定し、最適化部が、前記第２の処理部に関する複数の目的関数について、前記設定部で設定された関連性に基づいて、前記第１の処理部に入力されるパラメータの値の組み合わせのパレート最適解集合を、遺伝的アルゴリズムにより導出し、提示部が、前記最適化部により最適化された前記パレート最適解集合を提示する方法である。 Further, in the design support method according to the present invention, each of the plurality of processing units corresponding to a plurality of different functions related to the design of the building performs processing on the input parameters, and the setting unit is assigned to the plurality of processing units. The relationship between the plurality of parameters input to the first processing unit included and the second processing unit other than the first processing unit included in the plurality of processing units is set, and the optimization unit determines. For a plurality of objective functions related to the second processing unit, a Pareto optimal solution set of a combination of parameter values input to the first processing unit is genetically determined based on the relevance set by the setting unit. This is a method of deriving by an algorithm and the presenting unit presenting the parameter optimal solution set optimized by the optimizing unit.
また、本発明に係る設計支援プログラムは、コンピュータを、上記の設計支援装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。 Further, the design support program according to the present invention is a program for causing the computer to function as each part constituting the above-mentioned design support device.
本発明に係る設計支援装置、方法、及びプログラムによれば、建築物の設計に関する異なる複数の職能に対応する第１の処理部に入力される複数のパラメータと、第２の処理部に関する複数の目的関数の各々との関連性を設定し、第２の処理部に関する複数の目的関数について、第１の処理部に入力されるパラメータの値の組み合わせのパレート最適解集合を、遺伝的アルゴリズムにより導出して提示することで、異なる職能間での設計に関する合意形成を促進することができる。 According to the design support device, method, and program according to the present invention, a plurality of parameters input to the first processing unit corresponding to a plurality of different functions related to the design of the building, and a plurality of parameters related to the second processing unit. The relationship with each of the objective functions is set, and for a plurality of objective functions related to the second processing unit, a Pareto optimal solution set of a combination of parameter values input to the first processing unit is derived by a genetic algorithm. By presenting the above, it is possible to promote the formation of agreement on design between different functions.
以下、本発明の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。 Hereinafter, an example of the embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
図１は、本実施形態に係る設計支援装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。図１に示すように、設計支援装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３２、メモリ３４、記憶装置３６、入力装置３８、出力装置４０、光ディスク駆動装置４２、及び通信Ｉ／Ｆ（Interface）４４を有する。各構成は、バスを介して相互に通信可能に接続されている。 FIG. 1 is a block diagram showing a hardware configuration of the design support device 10 according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the design support device 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 32, a memory 34, a storage device 36, an input device 38, an output device 40, an optical disk drive device 42, and a communication I / F (Interface) 44. Has. Each configuration is communicably connected to each other via a bus.
記憶装置３６には、後述する設計支援処理を実行するための設計支援プログラムが格納されている。ＣＰＵ３２は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各構成を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ３２は、記憶装置３６からプログラムを読み出し、メモリ３４を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ３２は、記憶装置３６に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。 The storage device 36 stores a design support program for executing the design support process described later. The CPU 32 is a central arithmetic processing unit, which executes various programs and controls each configuration. That is, the CPU 32 reads the program from the storage device 36 and executes the program using the memory 34 as a work area. The CPU 32 controls each of the above configurations and performs various arithmetic processes according to the program stored in the storage device 36.
メモリ３４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）により構成され、作業領域として一時的にプログラム及びデータを記憶する。記憶装置３６は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する。 The memory 34 is composed of a RAM (Random Access Memory), and temporarily stores programs and data as a work area. The storage device 36 is composed of a ROM (Read Only Memory) and an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive), and stores various programs including an operating system and various data.
入力装置３８は、例えば、キーボードやマウス等の、各種の入力を行うための装置である。出力装置４０は、例えば、ディスプレイやプリンタ等の、各種の情報を出力するための装置である。出力装置４０として、タッチパネルディスプレイを採用することにより、入力装置３８として機能させてもよい。光ディスク駆動装置４２は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）又はブルーレイディスクなどの各種の記録媒体に記憶されたデータの読み込みや、記録媒体に対するデータの書き込み等を行う。 The input device 38 is a device for performing various inputs such as a keyboard and a mouse. The output device 40 is a device for outputting various information such as a display and a printer. By adopting a touch panel display as the output device 40, it may function as an input device 38. The optical disc drive device 42 reads data stored in various recording media such as a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) or a Blu-ray disc, and writes data to the recording medium.
通信Ｉ／Ｆ４４は、他の機器と通信するためのインタフェースであり、例えば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ又はＷｉ−Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。 The communication I / F44 is an interface for communicating with other devices, and standards such as Ethernet (registered trademark), FDDI, and Wi-Fi (registered trademark) are used.
次に、本実施形態に係る設計支援装置１０の機能構成について説明する。本実施形態に係る設計支援装置１０は、意匠検討、構造解析、及び環境シミュレーションを同時に最適化することにより、建築物の設計を支援する。 Next, the functional configuration of the design support device 10 according to the present embodiment will be described. The design support device 10 according to the present embodiment supports the design of a building by simultaneously optimizing design examination, structural analysis, and environmental simulation.
図２は、設計支援装置１０の機能構成の例を示すブロック図である。図２に示すように、設計支援装置１０は、機能構成として、処理部１２と、設定部２０と、最適化部２２と、提示部２４とを含む。各機能構成は、ＣＰＵ３２が記憶装置３６に記憶された設計支援プログラムを読み出し、メモリ３４に展開して実行することにより実現される。 FIG. 2 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the design support device 10. As shown in FIG. 2, the design support device 10 includes a processing unit 12, a setting unit 20, an optimization unit 22, and a presentation unit 24 as functional configurations. Each functional configuration is realized by the CPU 32 reading the design support program stored in the storage device 36, expanding the design support program in the memory 34, and executing the program.
処理部１２は、建築物の設計に関する異なる複数の職能に対応し、かつ、各々が入力されたパラメータに対する処理を行う複数の処理部を含む。図２の例では、処理部１２には、１つの第１の処理部１４と、２つの第２の処理部１６、１８とが含まれる。第１の処理部１４と第２の処理部１６、１８とは、第１の処理部１４に入力される複数のパラメータが、第２の処理部１６、１８に関する複数の目的関数の各々に影響を与えるという関連性を有する。 The processing unit 12 includes a plurality of processing units that correspond to a plurality of different functions related to the design of the building and that process each of the input parameters. In the example of FIG. 2, the processing unit 12 includes one first processing unit 14 and two second processing units 16 and 18. In the first processing unit 14 and the second processing units 16 and 18, a plurality of parameters input to the first processing unit 14 affect each of the plurality of objective functions related to the second processing units 16 and 18. Has the relevance of giving.
本実施形態においては、図３に示すように、第１の処理部１４は、建築物の意匠の検討を制作するための意匠処理部１４Ａである。第２の処理部１６は、最適部材や部材数量等の建築物の構造を解析する構造処理部１６Ａである。第２の処理部１８は、日照条件や気流等の建築物の環境情報をシミュレーションする環境処理部１８Ａである。 In the present embodiment, as shown in FIG. 3, the first processing unit 14 is a design processing unit 14A for producing a study of the design of a building. The second processing unit 16 is a structural processing unit 16A that analyzes the structure of the building such as the optimum member and the number of members. The second processing unit 18 is an environmental processing unit 18A that simulates environmental information of a building such as sunshine conditions and airflow.
一般的には、意匠の検討のためのプログラム、構造解析のためのプログラム、及び環境シミュレーションのためのプログラムは、それぞれの職能に応じたプログラムが採用されている。このため、上述したように、意匠の検討のためのプログラムを用いて制作された意匠に関する情報（形状情報）を、構造解析のためのプログラム及び環境シミュレーションのためのプログラムで連携できない、又は、連携するためにデータのコンバートが必要となる。 In general, a program for studying a design, a program for structural analysis, and a program for environmental simulation are adopted according to their respective functions. Therefore, as described above, the information (shape information) about the design created by using the program for studying the design cannot be linked or linked with the program for structural analysis and the program for environmental simulation. Data conversion is required to do this.
一方、本実施形態における処理部１２は、図４に示すように、第１の処理部１４（意匠処理部１４Ａ）と、第２の処理部１６（構造処理部１６Ａ）と、第２の処理部１８（環境処理部１８Ａ）とが、共通のプログラム言語にしたがって、１つのプログラムとして動作するように構成される。図４の一部拡大図を図５に示す。図５に示すように、処理部１２は、入力部５２と、設定値保持部５４と、演算部５６と、接続線５８とを含んで表すことができ、例えば、Grasshopper（登録商標）などで実現することができる。 On the other hand, as shown in FIG. 4, the processing unit 12 in the present embodiment includes a first processing unit 14 (design processing unit 14A), a second processing unit 16 (structural processing unit 16A), and a second processing unit. The unit 18 (environmental processing unit 18A) is configured to operate as one program according to a common programming language. A partially enlarged view of FIG. 4 is shown in FIG. As shown in FIG. 5, the processing unit 12 can be represented by including an input unit 52, a set value holding unit 54, a calculation unit 56, and a connection line 58. For example, a Grasshopper (registered trademark) may be used. It can be realized.
入力部５２には、複数のパラメータの値が入力される。設定値保持部５４には、初期値や閾値等の設定値が保持される。演算部５６は、入力部５２から入力された値、及び設定値保持部５４に保持された設定値等を用いて、各種演算を行う。接続線５８は、入出力の関係を有するなど、相互に影響する入力部５２、設定値保持部５４、及び演算部５６の各部間を接続する。接続線５８では、第１の処理部１４及び第２の処理部１６、１８の各々の内部での各部間に限らず、同一の処理部を超えて、相互に影響する各部間が接続される。 The values of a plurality of parameters are input to the input unit 52. The set value holding unit 54 holds set values such as initial values and threshold values. The calculation unit 56 performs various calculations using the value input from the input unit 52, the set value held in the set value holding unit 54, and the like. The connection line 58 connects each of the input unit 52, the set value holding unit 54, and the calculation unit 56, which have an input / output relationship and influence each other. In the connection line 58, not only between each of the first processing units 14 and the second processing units 16 and 18 but also between the same processing units and each of the mutually influencing parts are connected. ..
構造処理部１６Ａは、意匠処理部１４Ａの入力部５２に入力された複数のパラメータに応じて、意匠処理部１４Ａで制作された意匠に基づく構造解析の処理を実行し、図６の右図に示すような、構造解析の結果を表示装置に表示する。同様に、環境処理部１８Ａは、意匠処理部１４Ａの入力部５２に入力された複数のパラメータに応じて、意匠処理部１４Ａで制作された意匠に基づく環境条件のシミュレーションの処理を実行し、図６の左図に示すような、環境シミュレーションの結果を表示する。 The structural processing unit 16A executes structural analysis processing based on the design produced by the design processing unit 14A according to a plurality of parameters input to the input unit 52 of the design processing unit 14A, and the right figure of FIG. 6 shows. The result of the structural analysis as shown is displayed on the display device. Similarly, the environmental processing unit 18A executes a simulation process of environmental conditions based on the design produced by the design processing unit 14A according to a plurality of parameters input to the input unit 52 of the design processing unit 14A. The result of the environmental simulation as shown in the left figure of 6 is displayed.
意匠処理部１４Ａ、構造処理部１６Ａ、及び環境処理部１８Ａが１つのプログラムで構成されることにより、共通の入力情報に対して、構造解析モデル及び環境シミュレーションモデルを得ることができ、パラメータの値の変更によるモデルの変更も共通して行われる。また、表示装置への出力元を構造処理部１６Ａと環境処理部１８Ａとで切り替えるだけで、図６に示すように、構造解析モデルと環境シミュレーションモデルとの表示の切り替えも容易に行うことができる。 By configuring the design processing unit 14A, the structural processing unit 16A, and the environmental processing unit 18A in one program, a structural analysis model and an environmental simulation model can be obtained for common input information, and parameter values can be obtained. The model is also changed by the change of. Further, as shown in FIG. 6, the display can be easily switched between the structural analysis model and the environment simulation model simply by switching the output source to the display device between the structural processing unit 16A and the environment processing unit 18A. ..
さらに、第１の処理部１４（意匠処理部１４Ａ）と、第２の処理部１６（構造処理部１６Ａ）と、第２の処理部１８（環境処理部１８Ａ）とが１つのプログラムとして動作することにより、データのコンバートの必要がないため、情報の劣化が生じない。 Further, the first processing unit 14 (design processing unit 14A), the second processing unit 16 (structural processing unit 16A), and the second processing unit 18 (environmental processing unit 18A) operate as one program. As a result, there is no need to convert the data, so that the information is not deteriorated.
本実施形態では、説明を簡単にするため、建築物の庇部分の設計を例に挙げて説明する。図７に、庇部分６０の側面概略図を示す。図７に示す例では、庇部分６０は、庇（屋根の跳ね出し部分）６２、ガラス面（庇６２の跳ね出し側の壁面）６４、及びルーバー６６を含む。 In this embodiment, in order to simplify the explanation, the design of the eaves portion of the building will be described as an example. FIG. 7 shows a schematic side view of the eaves portion 60. In the example shown in FIG. 7, the eaves portion 60 includes an eaves (a protruding portion of the roof) 62, a glass surface (a wall surface on the protruding side of the eaves 62) 64, and a louver 66.
この場合、意匠処理部１４Ａは、庇６２の意匠に関する複数のパラメータとして、例えば、図７に示すように、庇６２の跳ね出し長さ、ルーバー６６の奥行、ルーバー６６のピッチ、ルーバー６６の数、ルーバー６６の厚み、ガラス面６４の角度、ルーバー６６の開始高さ等を入力するための入力部５２を含むことができ、これらのパラメータの値が変更可能である。なお、ガラス面６４の角度は、０〜１．００の数値で入力するものとし、数値１．００が９０°（垂直）に相当し、数値が小さくなるほど、ガラス面６４の角度が小さくなるような設定方法を用いることができる。ガラス面６４の角度は、上記のような数値で指定する場合に限らず、角度で直接指定することも可能である。 In this case, the design processing unit 14A has a plurality of parameters related to the design of the eaves 62, for example, as shown in FIG. 7, the protrusion length of the eaves 62, the depth of the louvers 66, the pitch of the louvers 66, and the number of louvers 66. , The thickness of the louver 66, the angle of the glass surface 64, the start height of the louver 66, and the like can be included, and the values of these parameters can be changed. The angle of the glass surface 64 shall be input as a numerical value from 0 to 1.00. The numerical value 1.00 corresponds to 90 ° (vertical), and the smaller the numerical value, the smaller the angle of the glass surface 64. Setting method can be used. The angle of the glass surface 64 is not limited to the case of being specified by the above numerical values, and can be directly specified by the angle.
意匠処理部１４Ａの入力部５２において、例えば、庇６２の跳ね出し長さやガラス面６４の角度の値が変更された場合、構造処理部１６Ａは、図８に示すように、変更された値に応じて、庇部分６０の架構に生じる曲げモーメント等の架構に生じる応力を、構造解析を実施することにより算定する。図８に示すように、庇６２の跳ね出し長さ及びガラス面６４の角度に応じて、曲げモーメントの値も変化する。これは、意匠処理部１４Ａの庇６２の跳ね出し長さ及びガラス面６４の角度を入力する入力部５２と、構造処理部１６Ａにおいて曲げモーメント等を演算する演算部５６とが接続線５８で接続されることにより実現される。 In the input unit 52 of the design processing unit 14A, for example, when the value of the pop-out length of the eaves 62 or the angle of the glass surface 64 is changed, the structural processing unit 16A changes to the changed value as shown in FIG. Correspondingly, the stress generated in the frame such as the bending moment generated in the frame of the eaves portion 60 is calculated by performing the structural analysis. As shown in FIG. 8, the value of the bending moment also changes according to the protrusion length of the eaves 62 and the angle of the glass surface 64. This is because the input unit 52 for inputting the protrusion length of the eaves 62 of the design processing unit 14A and the angle of the glass surface 64 and the calculation unit 56 for calculating the bending moment and the like in the structural processing unit 16A are connected by a connecting line 58. It is realized by being done.
同様に、例えば、意匠処理部１４Ａの庇６２の跳ね出し長さ及びガラス面６４の角度を入力する入力部５２と、環境処理部１８Ａにおいて日射取得量等の環境条件を演算する演算部５６とを接続線５８で接続しておくことで、庇６２の跳ね出し長さ及びガラス面６４の角度の値の変更に応じて、日射取得量等の環境条件がシミュレーションされる。このように、意匠のデザイン変更に伴う構造解析と環境条件のシミュレーションとを同時に行うことができる。 Similarly, for example, an input unit 52 for inputting the protrusion length of the eaves 62 of the design processing unit 14A and the angle of the glass surface 64, and a calculation unit 56 for calculating environmental conditions such as the amount of solar radiation acquired by the environmental processing unit 18A. By connecting the above with the connection line 58, environmental conditions such as the amount of solar radiation acquired can be simulated according to the change in the value of the protrusion length of the eaves 62 and the angle of the glass surface 64. In this way, structural analysis associated with design changes and simulation of environmental conditions can be performed at the same time.
設定部２０は、第１の処理部１４に入力される複数のパラメータと、第２の処理部１６、１８に関する複数の目的関数の各々との関連性を設定する。具体的には、設定部２０は、関連性として、第１の処理部１４のパラメータを用いて第２の処理部１６、１８の目的関数を定義すると共に、第１の処理部１４のパラメータが取り得る値の範囲を第２の処理部の目的関数の値に応じて設定する。 The setting unit 20 sets the relationship between the plurality of parameters input to the first processing unit 14 and each of the plurality of objective functions related to the second processing units 16 and 18. Specifically, the setting unit 20 defines the objective functions of the second processing units 16 and 18 using the parameters of the first processing unit 14 as relevance, and the parameters of the first processing unit 14 are set. The range of possible values is set according to the value of the objective function of the second processing unit.
例えば、設定部２０は、意匠処理部１４Ａにおける庇６２の意匠に関するパラメータの入力部５２と、構造処理部１６Ａにおける、構造部材数量を最小化する目的関数に関連する演算部５６の各々とを接続線５８で接続する。また、設定部２０は、意匠処理部１４Ａにおける庇６２の意匠に関するパラメータの入力部５２と、環境処理部１８Ａにおける、机上面の照度を最大化する目的関数、夏季の日射取得量を最小化する目的関数、グレアを最小化する目的関数等に関連する演算部５６の各々とを接続線５８で接続する。なお、ここで挙げた目的関数は例示であり、他の目的関数を採用してもよい。 For example, the setting unit 20 connects each of the parameter input unit 52 related to the design of the eaves 62 in the design processing unit 14A and the calculation unit 56 related to the objective function in the structural processing unit 16A that minimizes the number of structural members. Connect with wire 58. Further, the setting unit 20 minimizes the parameter input unit 52 for the design of the eaves 62 in the design processing unit 14A, the objective function for maximizing the illuminance on the desk surface in the environment processing unit 18A, and the amount of solar radiation acquired in summer. Each of the arithmetic units 56 related to the objective function, the objective function that minimizes glare, and the like is connected by a connecting line 58. The objective function given here is an example, and other objective functions may be adopted.
さらに、設定部２０は、構造処理部１６Ａ及び環境処理部１８Ａの各々の目的関数が目標とする値に基づいて、その目的関数に関連する演算部５６に接続された各入力部５２に対応するパラメータの条件範囲を、その入力部５２に設定する。 Further, the setting unit 20 corresponds to each input unit 52 connected to the calculation unit 56 related to the objective function based on the target value of each objective function of the structural processing unit 16A and the environment processing unit 18A. The condition range of the parameter is set in the input unit 52.
最適化部２２は、第２の処理部１６、１８に関する複数の目的関数について、設定部２０で設定された関連性に基づいて、第１の処理部１４に入力されるパラメータの値の組み合わせの最適解を導出する。 The optimization unit 22 is a combination of parameter values input to the first processing unit 14 based on the relevance set by the setting unit 20 for a plurality of objective functions related to the second processing units 16 and 18. Derive the optimal solution.
本実施形態では、第２の処理部１６、１８である、構造処理部１６Ａ及び環境処理部１８Ａの各々における異なる複数の目的関数を最適化するため、最適化部２２は、目的関数の次元数を複数設定でき、ベストではなくベターな解の集合（パレート最適解集合）を示すアルゴリズムである遺伝的アルゴリズムを用いて、パラメータの最適化を行う。 In the present embodiment, in order to optimize a plurality of different objective functions in each of the structural processing unit 16A and the environmental processing unit 18A, which are the second processing units 16 and 18, the optimization unit 22 has the number of dimensions of the objective function. The parameters are optimized by using a genetic algorithm, which is an algorithm that can set a plurality of solutions and shows a set of better solutions (parate optimal solution set) instead of the best.
具体的には、図９に示すように、最適化部２２は、まず、初期世代の個体（図９中の丸印）をランダムに作成する。各個体は、第１の処理部１４の複数のパラメータの値の組み合わせである。そして、最適化部２２は、初期世代の個体を進化させて、子世代の個体を作成する。すなわち、最適化部２２は、初期世代の個体から、目的関数の値が優秀な値となる個体を一定数選定し、選定した個体を親として、親の特徴を受け継ぐ子世代（第２〜ｎ世代）の個体を作成する。最適化部２２は、上記の個体の選定及び子世代の個体の作成を、個体の各々が優劣の付けられない解の集合となる傾向を示すまで、すなわち、パレート最適解集合が導出されるまで繰り返す。 Specifically, as shown in FIG. 9, the optimization unit 22 first randomly creates an early generation individual (circle in FIG. 9). Each individual is a combination of the values of a plurality of parameters of the first processing unit 14. Then, the optimization unit 22 evolves the individual of the early generation to create the individual of the child generation. That is, the optimization unit 22 selects a certain number of individuals whose objective function values are excellent from the individuals of the early generation, and the selected individuals are used as parents, and the child generation (2nd to nth) inheriting the characteristics of the parent. Create an individual of generation). The optimization unit 22 selects the above-mentioned individuals and creates individuals of the child generation until each of the individuals tends to be a set of solutions that cannot be superior or inferior, that is, until the Pareto optimal solution set is derived. repeat.
なお、図９の例では、説明を簡単にするため、目的関数１と、目的関数２とを軸とする２次元の目的関数空間に個体をプロットした例を示している。実際には、最適化部２２は、目的関数１及び２に加え、目的関数３、目的関数４、目的関数５・・・、のように、目的関数の数に応じた次元数の目的関数空間にプロットされた個体から、パレート最適解集合を導出する。 In the example of FIG. 9, for the sake of simplicity, an example in which an individual is plotted in a two-dimensional objective function space centered on the objective function 1 and the objective function 2 is shown. Actually, in addition to the objective functions 1 and 2, the optimization unit 22 has an objective function space having a number of dimensions according to the number of objective functions, such as objective function 3, objective function 4, objective function 5, ... The Pareto optimal solution set is derived from the individuals plotted in.
最適化部２２は、目的関数空間へ個体をプロットする際、遺伝的アルゴリズムにしたがって作成した個体が示すパラメータの値の組み合わせの各々を、意匠処理部１４Ａの入力部５２に入力し、構造処理部１６Ａ及び環境処理部１８Ａの各々における目的関数に関連する演算部５６の出力を用いて、入力したパラメータの値に対する目的関数の値を取得する。そして、最適化部２２は、図９に示すような目的関数空間に、取得した目的関数の値に応じて、パラメータの値の組み合わせに対応する個体をプロットする。 When plotting an individual in the objective function space, the optimization unit 22 inputs each of the combinations of parameter values indicated by the individual created according to the genetic algorithm into the input unit 52 of the design processing unit 14A, and the structure processing unit 22. The value of the objective function with respect to the input parameter value is acquired by using the output of the arithmetic unit 56 related to the objective function in each of the 16A and the environment processing unit 18A. Then, the optimization unit 22 plots the individual corresponding to the combination of the parameter values in the objective function space as shown in FIG. 9 according to the acquired objective function value.
最適化部２２は、導出したパレート最適解を提示部２４へ受け渡す。 The optimization unit 22 passes the derived Pareto optimal solution to the presentation unit 24.
提示部２４は、最適化部２２から受け渡されたパレート最適解集合を提示する。具体的には、提示部２４は、図１０に示すように、複数の目的関数の値を各軸とする目的関数空間の対応する位置に、最適化部２２から受け渡されたパレート最適解集合として導出された個体の各々をプロットした画面（最適化結果画面）を表示する。また、提示部２４は、目的関数空間上のいずれかの個体が選択された場合に、選択された個体に対応するパラメータの値の組み合わせを表示する。また、提示部２４は、選択された個体に対応するパラメータの値の組み合わせを採用した場合の意匠のデザイン図、構造解析モデル、環境シミュレーションモデル等を合わせて表示してもよい。 The presentation unit 24 presents the Pareto optimal solution set passed from the optimization unit 22. Specifically, as shown in FIG. 10, the presentation unit 24 sets the Pareto optimal solution passed from the optimization unit 22 to the corresponding positions in the objective function space with the values of the plurality of objective functions as the axes. A screen (optimization result screen) in which each of the individuals derived as is plotted is displayed. In addition, the presentation unit 24 displays a combination of parameter values corresponding to the selected individual when any individual in the objective function space is selected. In addition, the presentation unit 24 may display a design drawing of a design, a structural analysis model, an environment simulation model, and the like when a combination of parameter values corresponding to the selected individual is adopted.
さらに、提示部２４は、各目的関数の目標とする値の重複範囲（図１０の例では、破線の楕円部分）を画面上で示すようにしてもよい。この範囲からパラメータの値の組み合わせである個体を選択することにより、意匠検討、構造解析、及び環境シミュレーションの各職能における最適化が調整された状態でのパラメータを確認することができる。 Further, the presentation unit 24 may indicate on the screen the overlapping range of the target values of each objective function (in the example of FIG. 10, the elliptical portion of the broken line). By selecting an individual that is a combination of parameter values from this range, it is possible to confirm the parameters in a state in which the optimization in each function of design examination, structural analysis, and environmental simulation is adjusted.
次に、本実施形態に係る設計支援装置１０の作用について説明する。 Next, the operation of the design support device 10 according to the present embodiment will be described.
図１１は、設計支援装置１０のＣＰＵ３２により実行される設計支援処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ３２が記憶装置３６から設計支援プログラムを読み出して、メモリ３４に展開して実行することにより、ＣＰＵ３２が設計支援装置１０の各機能構成として機能し、図１１に示す設計支援処理が実行される。 FIG. 11 is a flowchart showing the flow of design support processing executed by the CPU 32 of the design support device 10. When the CPU 32 reads the design support program from the storage device 36, expands it into the memory 34, and executes it, the CPU 32 functions as each functional configuration of the design support device 10, and the design support process shown in FIG. 11 is executed.
まず、ステップＳ１２で、設定部２０は、意匠処理部１４Ａの入力部５２と、構造処理部１６Ａ及び環境処理部１８Ａの各々の目的関数に関連する演算部５６の各々とを接続線５８で接続することにより、意匠処理部１４Ａのパラメータと、構造処理部１６Ａ及び環境処理部１８Ａの各々の目的関数との関連性を設定する。 First, in step S12, the setting unit 20 connects the input unit 52 of the design processing unit 14A and each of the arithmetic units 56 related to the objective functions of the structural processing unit 16A and the environmental processing unit 18A with a connection line 58. By doing so, the relationship between the parameters of the design processing unit 14A and the objective functions of the structural processing unit 16A and the environmental processing unit 18A is set.
次に、ステップＳ１４で、設定部２０が、構造処理部１６Ａ及び環境処理部１８Ａの各々の目的関数が目標とする値に基づいて、その目的関数に関連する演算部５６に接続された各入力部５２に対応するパラメータの条件範囲を、その入力部５２に設定する。 Next, in step S14, each input connected to the arithmetic unit 56 related to the objective function by the setting unit 20 based on the target value of each objective function of the structural processing unit 16A and the environment processing unit 18A. The condition range of the parameter corresponding to the unit 52 is set in the input unit 52.
次に、ステップＳ１６で、最適化部２２が、複数の目的関数の各々を各軸とする目的関数空間に、意匠処理部１４Ａのパラメータの値の組み合わせを示す個体をプロットし、遺伝的アルゴリズムにより個体の選定及び子世代の個体の作成を繰り返して、パレート最適解集合を導出する。 Next, in step S16, the optimization unit 22 plots an individual showing a combination of parameter values of the design processing unit 14A in the objective function space with each of the plurality of objective functions as each axis, and uses a genetic algorithm. The Pareto optimal solution set is derived by repeating the selection of individuals and the creation of individuals of the child generation.
次に、ステップＳ１８で、提示部２４が、目的関数空間の対応する位置に、最適化部２２で導出されたパレート最適解集合に含まれる個体の各々をプロットした画面を表示する。 Next, in step S18, the presentation unit 24 displays a screen in which each of the individuals included in the Pareto optimal solution set derived by the optimization unit 22 is plotted at the corresponding position in the objective function space.
次に、ステップＳ２０で、提示部２４が、目的関数空間上のいずれかの個体が選択されたか否かを判定する。いずれかの個体が選択された場合には、ステップＳ２２へ移行し、選択されていない場合には、ステップＳ２４へ移行する。 Next, in step S20, the presentation unit 24 determines whether or not any individual in the objective function space has been selected. If any of the individuals is selected, the process proceeds to step S22, and if not selected, the process proceeds to step S24.
ステップＳ２２では、提示部２４が、選択された個体に対応するパラメータの値の組み合わせを表示する。 In step S22, the presentation unit 24 displays a combination of parameter values corresponding to the selected individual.
ステップＳ２４では、提示部２４が、パレート最適解集合の表示を終了するか否かを判定する。例えば、提示部２４が、パレート最適解集合が表示された画面を閉じるコマンド等を受け付けた場合には、表示を終了すると判定して、設計支援処理を終了する。一方、表示を終了しない場合には、ステップＳ２０に戻る。 In step S24, the presentation unit 24 determines whether or not to end the display of the Pareto optimal solution set. For example, when the presentation unit 24 receives a command or the like to close the screen on which the Pareto optimal solution set is displayed, it determines that the display is finished and ends the design support process. On the other hand, if the display is not finished, the process returns to step S20.
以上説明したように、本実施形態に係る設計支援装置によれば、異なる複数の職能に対応する複数の処理部が１つのプログラム上で動作するように構成し、第１の処理部のパラメータと第２の処理部の目的関数との関連性を設定して、複数の目的関数に対するパラメータのパレート最適解集合を遺伝的アルゴリズムにより導出して提示する。 As described above, according to the design support device according to the present embodiment, a plurality of processing units corresponding to a plurality of different functions are configured to operate on one program, and the parameters of the first processing unit are used. The relationship with the objective function of the second processing unit is set, and the Pareto optimal solution set of the parameters for the plurality of objective functions is derived and presented by the genetic algorithm.
これにより、例えば、図１２に示すように意匠検討、構造解析、及び環境シミュレーションという異なる職能におけるそれぞれの目的関数を同時に最適化することができるため、従来必要となっていた個別解に対して手探り的な手法で各職能における最適解を職能間で調整する等の作業が不要となり、異なる職能間での設計に関する合意形成を促進することができる。 As a result, for example, as shown in FIG. 12, it is possible to simultaneously optimize each objective function in different functions such as design examination, structural analysis, and environmental simulation, so that the individual solutions that have been required in the past can be groped. It is possible to promote consensus building on design between different functions by eliminating the need for work such as adjusting the optimum solution for each function between functions by a conventional method.
なお、上記実施形態では、第１の処理部が１つ、第２の処理部が２つの例について説明したが、これに限定されず、第１の処理部は２つ以上であってもよいし、第２の処理部は１つ又は３つ以上であってもよい。 In the above embodiment, an example in which the first processing unit is one and the second processing unit is two has been described, but the present invention is not limited to this, and the first processing unit may be two or more. However, the second processing unit may be one or three or more.
また、上記実施形態では、複数の処理部が、共通のプログラム言語にしたがって動作する場合について説明したが、これに限定されない。各処理部における複数の目的関数を同時に最適化できるように、各処理部間でのデータのコンバート等を含んでもよい。例えば、複数の処理部における複数の目的関数のパレート最適解を第１のプログラム言語にしたがって導出し、そのパレート最適解を構成する個体の各々に対応する他の処理部のパラメータを算定するためのバッチ実行環境を構築する。そして、構築したバッチ実行環境において、他の処理部に対応する第２のプログラム言語にしたがって、パレート最適解から選択された個体に対応するパラメータを算定するようにしてもよい。 Further, in the above embodiment, the case where the plurality of processing units operate according to a common programming language has been described, but the present invention is not limited to this. Data conversion and the like between each processing unit may be included so that a plurality of objective functions in each processing unit can be optimized at the same time. For example, for deriving the Pareto optimal solutions of a plurality of objective functions in a plurality of processing units according to the first programming language, and calculating the parameters of other processing units corresponding to each of the individuals constituting the Pareto optimal solution. Build a batch execution environment. Then, in the constructed batch execution environment, the parameters corresponding to the individuals selected from the Pareto optimal solutions may be calculated according to the second programming language corresponding to the other processing unit.
また、上記実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行した設計支援処理を、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）など、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。また、プロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Programmable Logic Device）、及びＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等を用いてもよい。また、設計支援処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。 Further, various processors other than the CPU, such as a GPU (Graphics Processing Unit), may execute the design support process executed by the CPU reading the software (program) in the above embodiment. Further, as a processor, it is dedicated to execute a specific process such as PLD (Programmable Logic Device) whose circuit configuration can be changed after manufacturing FPGA (Field-Programmable Gate Array) and ASIC (Application Specific Integrated Circuit). A dedicated electric circuit or the like which is a processor having a circuit configuration designed in 1 may be used. Further, the design support process may be executed by one of these various processors, or a combination of two or more processors of the same type or different types (for example, a plurality of FPGAs and a combination of a CPU and an FPGA). Etc.). Further, the hardware structure of these various processors is, more specifically, an electric circuit in which circuit elements such as semiconductor elements are combined.
また、上記実施形態では、設計支援プログラムが記憶装置に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。 Further, in the above embodiment, the mode in which the design support program is stored (installed) in the storage device in advance has been described, but the present invention is not limited to this. The program may be provided in a form recorded on a recording medium such as a CD-ROM, a DVD-ROM (Digital Versatile Disc Read Only Memory), and a USB (Universal Serial Bus) memory. Further, the program may be downloaded from an external device via a network.
１０ 設計支援装置
１２ 処理部
１４ 第１の処理部
１６、１８ 第２の処理部
１４Ａ 意匠処理部
１６Ａ 構造処理部
１８Ａ 環境処理部
２０ 設定部
２２ 最適化部
２４ 提示部
３２ ＣＰＵ
３４ メモリ
３６ 記憶装置
３８ 入力装置
４０ 出力装置
４２ 光ディスク駆動装置
４４ 通信Ｉ／Ｆ
５２ 入力部
５４ 設定値保持部
５６ 演算部
５８ 接続線
６０ 庇部分
６２ 庇
６４ ガラス面
６６ ルーバー
10 Design support device 12 Processing unit 14 First processing unit 16, 18 Second processing unit 14A Design processing unit 16A Structural processing unit 18A Environmental processing unit 20 Setting unit 22 Optimization unit 24 Presentation unit 32 CPU
34 Memory 36 Storage device 38 Input device 40 Output device 42 Optical disk drive device 44 Communication I / F
52 Input unit 54 Set value holding unit 56 Calculation unit 58 Connection line 60 Eaves part 62 Eaves 64 Glass surface 66 Louver
Claims (9)
前記複数の処理部に含まれる第１の処理部に入力される複数のパラメータと、前記複数の処理部に含まれる前記第１の処理部以外の第２の処理部に関する複数の目的関数の各々との関連性を設定する設定部と、
前記第２の処理部に関する複数の目的関数について、前記設定部で設定された関連性に基づいて、前記第１の処理部に入力されるパラメータの値の組み合わせのパレート最適解集合を、遺伝的アルゴリズムにより導出する最適化部と、
前記最適化部により最適化された前記パレート最適解集合を提示する提示部と、
を含む設計支援装置。 Multiple processing units that support multiple different functions related to building design and process each input parameter.
Each of the plurality of parameters input to the first processing unit included in the plurality of processing units and the plurality of objective functions related to the second processing unit other than the first processing unit included in the plurality of processing units. The setting part that sets the relationship with
For a plurality of objective functions related to the second processing unit, a Pareto optimal solution set of a combination of parameter values input to the first processing unit is genetically determined based on the relevance set by the setting unit. The optimization part derived by the algorithm and
A presentation unit that presents the Pareto optimal solution set optimized by the optimization unit, and
Design support equipment including.
前記設定部は、前記意匠処理部を前記第１の処理部とし、前記構造処理部及び前記環境処理部を前記第２の処理部として、前記関連性を設定する
請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の設計支援装置。 The plurality of processing units include a design processing unit for producing the design of the building, a structural processing unit for analyzing the structure of the building, and an environmental processing unit for simulating the environmental information of the building.
The setting unit has the design processing unit as the first processing unit, and the structural processing unit and the environment processing unit as the second processing unit to set the relevance. The design support device according to any one item.
前記構造処理部の目的関数は、構造部材数量の最小化を含み、
前記環境処理部の目的関数は、机上面の照度の最大化、夏季の日射取得量の最小化、及びグレアの最小化を含む
請求項５に記載の設計支援装置。 The plurality of parameters related to the design of the eaves include the angle of the wall surface, the protrusion length of the eaves, the depth of the louvers, the thickness of the louvers, the starting height of the louvers, the pitch of the louvers, and the number of louvers.
The objective function of the structural processing unit includes minimizing the number of structural members.
The design support device according to claim 5, wherein the objective function of the environmental processing unit includes maximizing the illuminance on the desk surface, minimizing the amount of solar radiation acquired in summer, and minimizing glare.
設定部が、前記複数の処理部に含まれる第１の処理部に入力される複数のパラメータと、前記複数の処理部に含まれる前記第１の処理部以外の第２の処理部との関連性を設定し、
最適化部が、前記第２の処理部に関する複数の目的関数について、前記設定部で設定された関連性に基づいて、前記第１の処理部に入力されるパラメータの値の組み合わせのパレート最適解集合を、遺伝的アルゴリズムにより導出し、
提示部が、前記最適化部により最適化された前記パレート最適解集合を提示する
設計支援方法。 Each of the plurality of processing units corresponding to a plurality of different functions related to the design of the building performs processing on the input parameters.
The setting unit relates a plurality of parameters input to the first processing unit included in the plurality of processing units to a second processing unit other than the first processing unit included in the plurality of processing units. Set the sex,
The optimization unit is a Pareto optimal solution of a combination of parameter values input to the first processing unit based on the relevance set by the setting unit for a plurality of objective functions related to the second processing unit. The set is derived by a genetic algorithm,
A design support method in which the presenting unit presents the Pareto optimal solution set optimized by the optimizing unit.
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