JP2019075062A - Design support apparatus and design support method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、設計支援装置および設計支援方法に関するものであり、具体的には、既存の設計データの再利用を図って人的負荷を低減し、設計業務全体の効率化を可能とする技術に関する。 The present invention relates to a design support apparatus and a design support method, and more particularly, to a technology for reducing the human load by reusing existing design data, and enabling the efficiency of the entire design work. .
建築業界における各種設計業務は、その設計対象となる各建築物の唯一性ゆえに、自動化等による効率化が困難である。よって、相応の人的資本の投下を継続することでしか、業務体制の維持・確立を図り難いといった問題も生じている。一方、昨今のソフトおよびハードの両面における情報処理技術の進展に伴い、設計業務に関する効率化をあらためて模索する動きも始まっている。 Various design tasks in the construction industry are difficult to achieve efficiency through automation and the like because of the uniqueness of each building to be designed. Therefore, there is also a problem that it is difficult to maintain and establish the business system only by continuing the appropriate human capital investment. On the other hand, with the recent development of information processing technology in both software and hardware, a movement to search for more efficient design work has also begun.
そうした設計業務の効率化に関する従来技術としては、以下のような技術が提案されている。すなわち、類似部品を包含する所定の部品の識別符号としての部品名称を所定の名称と所定の仕様項目とにより構成する部品名称ルール化工程と、前記部品名称に基づき前記所定の部品の図面の作成を所定のCADシステムにおいて可能とするための手順を予め定める図面作成ルール化工程と、前記部品名称のデータを構成する前記部品の所定の名称と前記所定の仕様項目のデータとを、前記所定のCADシステムへ入力する部品名称データ入力工程とを有し、前記入力された部品名称のデータに基づき該部品名称に該当する所定の部品の図面を、前記所定のCADシステムが自動的に作成することを特徴とするCAD図面自動作成方法(特許文献1参照)などが提案されている。 The following techniques have been proposed as conventional techniques for improving the efficiency of such design work. That is, a part name rule making process that configures a part name as an identification code of a predetermined part including similar parts by a predetermined name and a predetermined specification item, and drawing of the predetermined part based on the part name The drawing creation rule making step of predetermining the procedure for enabling the processing in a predetermined CAD system, the predetermined name of the part constituting the data of the part name, and the data of the predetermined specification item And a part name data input process for inputting to a CAD system, wherein the predetermined CAD system automatically creates a drawing of a predetermined part corresponding to the part name based on the data of the input part name. A CAD drawing automatic creation method (see Patent Document 1) or the like is proposed.
また、CAD(Computer Aided Design)装置で作成された建物の立面図および平面図のデータを読み込むCADデータ読込手段と、前記立面図のデータに基づいた情報であって、前記建物の外形が地表と交わる点とは横軸方向の座標が異なる前記外形上の頂点の位置において水平方向に区切って前記建物を各層に分割した際の各層の高さの情報を、全ての層について少なくとも格納した層分割データを生成する層分割データ生成手段と、前記層のそれぞれに対応する平面図で示される前記建物の各外形の情報を保持した外形データを生成する外形データ生成手段と、前記平面図で示される外形がその平面図の示す層における一律の平面図の外形となる立体化データを、前記層分割データと前記外形データを用いて全ての前記層について生成し、当該立体データを基準点に合わせて画面上に表示する立体データ生成手段と、前記立体データにおける避雷針の設置位置と当該避雷針の高さの入力を受付けて、当該避雷針の立体データを前記建物の立体データに合成する避雷針データ生成手段と、前記立体データで示される建物の屋上に避雷設備として配置する棟上導体の設置位置と当該棟上導体の高さの入力を受付けて、当該棟上導体の立体データを前記建物の立体データに合成する棟上導体データ生成手段と、前記立体データで示される建物の壁面に避雷設備として配置するメッシュ導体の設置位置の入力を受付けて、当該メッシュ導体の立体データを前記建物の立体データに合成するメッシュ導体生成手段と、を備えることを特徴とする建物立体データ生成装置(特許文献2参照)なども提案されている。 In addition, CAD data reading means for reading elevation data and plan view data of a building created by a CAD (Computer Aided Design) device, and information based on the elevation data, wherein the outline of the building is At the intersection point with the ground surface, at least the information on the height of each layer when the building was divided into each layer was divided at the position of the vertex on the outline on which the coordinate in the horizontal axis differs, and the building was divided into each layer. Layer division data generation means for generating layer division data, outer shape data generation means for generating outer shape data holding information of each outer shape of the building shown in a plan view corresponding to each of the layers, and The three-dimensionalization data in which the external shape shown is the external shape of the uniform plan view in the layer shown in the plan view is all data using the layer division data and the external shape data. Three-dimensional data generation means for generating the layer and displaying the three-dimensional data on the screen according to the reference point, and receiving the installation position of the lightning rod in the three-dimensional data and the height of the lightning rod Accepts the input position of the lightning rod data generation means for combining the data to the three-dimensional data of the building, the installation position of the upper conductor arranged as lightning protection equipment on the roof of the building indicated by the three-dimensional data, and the height of the upper conductor. Receiving input of the installation position of the mesh conductor arranged as lightning protection equipment on the wall surface of the building indicated by the three-dimensional data and the three-dimensional data of the above-mentioned three-dimensional data of the three-dimensional data A three-dimensional data generation system for a building, comprising mesh conductor generation means for combining three-dimensional data of the mesh conductor with three-dimensional data of the building; It has also been proposed (see Patent Document 2), etc..
例えば、建築物の躯体図や間取り図などに基づいて予め定めたルールで以後の自動設計を行うケースや、或いは、それら間取り図等が示す図形をベクトル化し、その類似性に基づいて既存設計データを特定・提示するケースなどが想定されるが、いずれにせよ、上述した各建築物の唯一性ゆえに、既存の設計データを効率的に再利用できないまま、計算量が膨大になって処理が発散してしまう恐れもある。よって、実用性に乏しい処理速度でしか当該業務を遂行出来ない恐れも強い。 For example, a case where automatic design is subsequently performed according to a predetermined rule based on a building or floor plan of a building, or a figure shown by the floor plan or the like is vectorized, and existing design data is based on the similarity In any case, the uniqueness of each building mentioned above is assumed, and in any case the existing design data can not be reused efficiently, but the amount of computation becomes enormous and the processing diverges There is also a risk of Therefore, there is a strong possibility that the task can be performed only at a processing speed which is not practical.
また、徒に自動設計を志向しても、その成果物の設計精度が良好でなかった場合、結局のところ、知見豊富な設計担当者等による確認や修正の手間が追加的に必要となる。その場合、設計業務の効率化が図られないばかりか、却って人員への負荷が通常より高まる状況も生じることとなる。
そこで本発明の目的は、既存の設計データの再利用を図って人的負荷を低減し、設計業務全体の効率化を可能とする技術を提供することにある。Also, even if the intention of automatic design is deliberately set, if the design accuracy of the product is not good, it will eventually require additional confirmation and correction work by a knowledgeable design person in charge. In such a case, not only the efficiency of design work can not be achieved, but a situation where the load on personnel is higher than usual also occurs.
Therefore, an object of the present invention is to provide a technology capable of reducing the human load by reusing existing design data and enabling the efficiency of the entire design work.
上記課題を解決する本発明の設計支援装置は、建築物に関する既存設計データのデータベースを保持した記憶装置と、設計対象の建築物に関する設計用情報から、当該建築物における所定設備の有無および配置位置の各情報を抽出し、当該各情報に関して類似性を持つ既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズムにより特定し、当該既存設計データを所定装置に出力する演算装置と、を含むことを特徴とする。 The design support apparatus of the present invention for solving the above problems includes the presence or absence and the arrangement position of a predetermined facility in the building based on a storage device holding a database of existing design data on the building and design information on the building to be designed. A computing device that extracts each piece of information, specifies existing design data having similarity with respect to each piece of information by a machine learning algorithm that performs learning regarding determination of the similarity, and outputs the existing design data to a predetermined device; It is characterized by including.
また本発明の設計支援方法は、建築物に関する既存設計データのデータベースを保持した記憶装置を備える情報処理装置が、設計対象の建築物に関する設計用情報から、当該建築物における所定設備の有無および配置位置の各情報を抽出し、当該各情報に関して類似性を持つ既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズムにより特定し、当該既存設計データを所定装置に出力する、ことを特徴とする。 Further, according to the design support method of the present invention, the information processing apparatus including the storage device holding the database of the existing design data on the building is based on the design information on the building to be designed. Extracting each piece of information of position, specifying existing design data having similarity with respect to each piece of information by a machine learning algorithm that performs learning regarding determination of the similarity, and outputting the existing design data to a predetermined device It features.
本発明によれば、既存の設計データの再利用を図って人的負荷を低減し、設計業務全体の効率化が可能となる。 According to the present invention, it is possible to reuse existing design data to reduce human load and to make the entire design work more efficient.
―――ネットワーク構成―――――― Network configuration ―――
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図1は、本実施形態の設計支援装置100を含むネットワーク構成図である。図1に示す設計支援装置100は、既存の設計データの再利用を図って人的負荷を低減し、設計業務全体の効率化を可能とするコンピュータ装置である。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a network configuration diagram including a
こうした設計支援装置100は、具体的には、各種の建築業者や当該建築業者から設計業務を請け負う設計業者などが運用するサーバ装置を想定出来る。いずれにしても、多くの建築物に関して設計業務を行ってきた実績を備え、それに応じた膨大な設計データすなわち既存設計データを利用可能な者が管理・運営する装置となる。 Specifically, such a
こうした本実施形態の設計支援装置100は、ネットワーク10を介して、設計業務の担当者が操作する担当者端末200と通信可能に接続されている。この担当者端末200は、本実施形態の設計支援装置100が処理結果として出力する既存設計データを表示する。一方、担当者は、担当者端末200で表示された既存設計データに関して、今次の設計対象の建築物に関して適合性あり、すなわち転用可能か判断し、転用可能で好適と判断した既存設計データを利用して設計業務を遂行する。つまり、この場合の担当者は、ゼロから設計をおこすことなく、提示された既存設計データを設計の叩き台として適宜に活用し、その業務効率を大きく改善することになる。 The
なお、担当者端末200で表示された既存設計データのそれぞれに関して、上述のごとく担当者が転用可能か判断した結果については、担当者端末200から設計支援装置100に返信されることとなる。この判断の結果は、設計支援装置100における機械学習アルゴリズムにフィードバックされる。 In addition, regarding each of the existing design data displayed on the person-in-
機械学習アルゴリズム110(後述)は、こうしてフィードバックされた判断結果を、以降行う類似性判定(設計対象の建築物における所定設備の有無および配置位置に関して類似性を持つ既存設計データの判定)に、反映させる。具体的には、上述の担当者が「転用可能」と判断した既存設計データと、その際の設計対象の建築物における所定設備の有無および配置位置との関係性について肯定を強める学習を行う。他方、上述の担当者が「転用不可」と判断した既存設計データと、その際の設計対象の建築物における所定設備の有無および配置位置との関係性について否定を強める学習を行う。 The machine learning algorithm 110 (described later) reflects the determination result fed back in this way in similarity determination (determination of existing design data having similarity with respect to the presence or absence of a predetermined facility in the building to be designed) and the subsequent determination. Let Specifically, learning is carried out to strengthen the affirmation about the relationship between the existing design data that the person in charge has determined as “reusable”, the presence or absence of the predetermined facility in the building to be designed at that time, and the arrangement position. On the other hand, learning is carried out to strengthen the negative about the relationship between the existing design data determined by the person in charge as described above to be "not divertable" and the presence / absence of the predetermined facility and the arrangement position in the building to be designed.
こうしたフィードバック内容をアルゴリズムに反映させる処理すなわち機械学習手法については、畳み込みニューラルネットワークによる深層学習など既存のものを適宜に利用すればよい。 As a process of reflecting such feedback contents in the algorithm, that is, a machine learning method, an existing one such as deep learning by a convolutional neural network may be appropriately used.
本実施形態の機械学習アルゴリズム110は、こうしたフィードバックに伴う上述の反映処理により、建築物における所定設備の有無およびその配置位置といった特徴量と、フィードバック値すなわち類似性の成否との関係について機械学習を行うこととなる。
―――ハードウェア構成―――The
――― Hardware configuration ―――
続いて、設計支援装置100および担当者端末200のハードウェア構成について説明する。まず、設計支援装置100のハードウェア構成は以下の如くとなる。 Subsequently, hardware configurations of the
図2は本実施形態における設計支援装置100のハードウェア構成例を示す図である。設計支援装置100は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置101、RAMなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ103、記憶装置101に保持されるプログラム102をメモリ103に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうCPUなどの演算装置104、ネットワーク10と接続して担当者端末200との通信処理を担う通信装置105、を備える。 FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the
なお、記憶装置101内には、本実施形態の設計支援装置100として必要な機能を実装する為のプログラム102と、既存設計データを蓄積する設計データDB125が少なくとも記憶されている。この設計データDB125のデータ構成詳細については後述する。また、プログラム102には、機械学習アルゴリズム110が含まれている。
また、担当者端末200のハードウェア構成は以下の通りである。図3は本実施形態における担当者端末200のハードウェア構成例を示す図である。In the
The hardware configuration of the person-in-
担当者端末200は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置201、RAMなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ203、記憶装置201に保持されるプログラム202をメモリ203に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうCPUなどの演算装置204、設計業務を担当する担当者(例:CADオペレータ)のキー入力等を受け付ける入力装置205、処理データの表示を行うディスプレイ等の表示装置206、および、ネットワーク10と接続して上述の設計支援装置100との通信処理を担う通信装置207、を備える。なお、上述のプログラム202には、CADプログラム210が含まれているものとする。担当者は、このCADプログラム210を起動して、設計図面を作成する設計業務を遂行する。
―――データ構造例―――The person-in-
――― Data structure example ―――
次に、本実施形態の設計支援装置100が用いるデータベース類におけるデータ構造例について説明する。図4は本実施形態の設計支援装置100が保持する設計データDB125の構成例を示す図である。 Next, an example of a data structure in a database used by the
この設計データDB125は、例えば設計業者が種々の建築物に関して過去設計した設計データ、すなわち既存設計データを格納しているデータベースである。当然ながら、日々の設計業務が遂行されるごとに、この設計データDB125における既存設計データは増加することとなる。 The
設計データDB125の具体的なデータ構造は、既存設計データを一意に特定する設計データIDをキーとして、設計年月日、設計対象の建築物の情報、既存設計データの実体たる設計データファイル、といった各値を対応付けたレコードの集合体となっている。 The specific data structure of the
なお、既存設計データとしては、設計図データおよびそれに基づく設計図書データあれば特に限定しないが、具体例としては、いわゆる構造図、意匠図、設備図、躯体図などを想定できる。ただし、いずれの場合であっても、設計対象の建築物における配管構造に関する情報は含むものであるとする。この情報としては、当該建築物における給排水用のヘッダーの有無およびその配置位置の各情報を想定する。 The existing design data is not particularly limited as long as it is design drawing data and design document data based thereon. As a specific example, so-called structural drawing, design drawing, equipment drawing, housing drawing, etc. can be assumed. However, in any case, it is assumed that the information on the piping structure in the building to be designed is included. As this information, each information of the presence or absence of the header for water supply / drainage in the said building and its arrangement position is assumed.
また、本実施形態では、一例として設計業者自身が過去に作成した設計データを、上述の既存設計データとして想定しているが、他社から提供された設計データを既存設計データとして設計データDB125に格納する形態も想定可能であって、設計データの入手元については特に限定しない。
―――フロー例―――Further, in the present embodiment, as an example, design data created by the designer in the past is assumed as the above-mentioned existing design data, but design data provided by another company is stored in the
――― Example flow ―― ―
以下、本実施形態における設計支援装置100の動作例について図に基づき説明する。図5は、本実施形態における設計支援方法のフロー例を示す図である。以下で説明する各種動作は、設計支援装置100がそのメモリに読み出して実行する各プログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。 Hereinafter, an operation example of the
ここで想定する状況の一例として、設計業者が或る建築会社から或る建築物の配管構造に関する設計業務の委託を受けているものとする。またこの委託に際しては、設計対象の配管構造に関する設計用情報として、間取り図や躯体図、設備図といった適宜に必要なものが付与されているものとする。こうした設計用情報は、設計支援装置100が記憶装置101にて保持する。 As an example of the situation assumed here, it is assumed that a designer is commissioned by a construction company for design work on a piping structure of a certain building. In addition, on the occasion of this consignment, it is assumed that necessary information such as a floor plan, a housing diagram, and an equipment diagram is given as design information on the piping structure to be designed. The
この場合、上述の設計業者の担当者は、担当者端末200を操作して、今回設計対象とする建築物の配管構造に関して、上述の設計用情報を指定したとする(図6参照)。この指定を受けた担当者端末200は、当該指定の旨を設計支援装置100に通知する(s100)。 In this case, it is assumed that the person in charge of the designer mentioned above operates the person in
一方、設計支援装置100は、当該指定の対象たる設計用情報を記憶装置101から読み出し、その設計用情報から、当該配管構造における所定設備の有無および配置位置の各情報を抽出する(s101)。ここで抽出する情報は、設計対象の配管構造における給排水用のヘッダーの有無および配置位置の各情報とする。 On the other hand, the
続いて、設計支援装置100は、上述のs101で抽出したヘッダーの有無および配置位置の各情報に関して類似性を持つ既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズム110により設計データDB125にて特定する(s102)。 Subsequently, the
なお、設計支援装置100は、この特定に際し、ヘッダーの有無および配置位置に関して類似性を持つが、配管構造の設計内容のうち例えば配管経路に関して相違する既存設計データを複数特定するものとする。 In this specification, the
建築物におけるヘッダーの有無および配置位置は、当該建築物における間取りや基礎の構成を示唆する傾向にある。そのため、配管構造におけるヘッダーの有無および配置位置が類似する建築物同士は、間取りや基礎の構成が類似する建築物同士である可能性が高い。よって、そうした類似の建築物に関して過去行われた配管経路の設計内容をいくつか特定すれば、それらの内から、今回の設計対象の建築物に転用しやすい配管経路のパターンも探索しやすくなる。
次に、設計支援装置100は、s102で特定した複数の既存設計データを、ネットワーク10を介して担当者端末200に送信する(s103)。The presence or absence of the header in the building and the placement position tend to indicate the layout of the floor and the configuration of the foundation in the building. Therefore, there is a high possibility that the buildings having the similar presence or absence and the arrangement position of the header in the piping structure are the buildings having the similar layout and foundation configuration. Therefore, if some of the design contents of the piping route performed in the past regarding such similar buildings are specified, it becomes easy to search the pattern of the piping route which is easy to divert from the design object of this time among them.
Next, the
一方、上述の担当者端末200は、設計支援装置100から、複数の既存設計データを受信して、これを表示装置206にて表示(図7参照)させる(s104)。 On the other hand, the person-in-
また、担当者端末200は、s104で表示させた複数の既存設計データそれぞれに関して、設計対象の建築物における配管構造に対する、配管経路の設計内容の適合性判断の結果について、入力装置205を介して担当者から取得(図8参照)する(s105)。 In addition, the person-in-
この場合の担当者は、今回の設計対象の建築物における間取図等を参照しつつ、担当者端末200で表示中の複数の既存設計データ各々に関して、例えば、建物基礎との関係で問題無い配管経路となっているか否か、といった観点で上述の適合性判断を行う。
また、この場合の担当者端末200は、s105で取得した適合性判断の結果を、ネットワーク10を介して設計支援装置100に送信する(s106)。The person in charge in this case refers to, for example, the relationship with the building foundation with respect to each of a plurality of existing design data being displayed on the person-in-
Also, the person-in-
他方、設計支援装置100は、上述のように担当者端末200が送信してきた適合性判断の結果を受信して、これを機械学習アルゴリズム110にフィードバックし(s107)、処理を終了する。 On the other hand, the
この場合の機械学習アルゴリズム110は、既に述べたように、こうしてフィードバックされた判断結果を、以降行う類似性判定(設計対象の配管構造におけるヘッダーの有無および配置位置に関して類似性を持つ既存設計データの判定)に、反映させるものとする。具体的には、上述の担当者が「適合性あり」と判断した既存設計データと、その際の設計対象の配管構造におけるヘッダーの有無および配置位置との関係性について肯定を強める学習を行う。他方、上述の担当者が「適合性なし」と判断した既存設計データと、その際の設計対象の配管構造におけるヘッダーの有無および配置位置との関係性について否定を強める学習を行う。 The
以降、上述のごとき設計業務を遂行するごとに、機械学習アルゴリズム110における類似性判定の精度は向上し続けることになる。従って、設計支援装置100が担当者端末200に配信する既存設計データも、担当者からみて好適なものとなる確率が高まっていくことになる。 Thereafter, the accuracy of similarity determination in the
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
こうした本実施形態によれば、既存の設計データの再利用を図って人的負荷を低減し、設計業務全体の効率化が可能となる。As mentioned above, although the best mode etc. for carrying out the present invention were concretely explained, the present invention is not limited to this, and can be variously changed in the range which does not deviate from the gist.
According to the present embodiment, it is possible to reuse existing design data to reduce human load and to make the entire design work more efficient.
10 ネットワーク
100 設計支援装置
101 記憶装置
102 プログラム
103 メモリ
104 演算装置
105 通信装置
110 機械学習アルゴリズム
125 設計データDB
200 担当者端末
201 記憶装置
202 プログラム
203 メモリ
204 演算装置
205 入力装置
206 表示装置
207 通信装置
210 CADプログラム10
200 person in
Claims (8)
設計対象の建築物に関する設計用情報から、当該建築物における所定設備の有無および配置位置の各情報を抽出し、当該各情報に関して類似性を持つ既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズムにより特定し、当該既存設計データを所定装置に出力する演算装置と、
を含むことを特徴とする設計支援装置。A storage device holding a database of existing design data on a building;
From the information for design about the building to be designed, each information of the presence / absence of the predetermined equipment in the building and the arrangement position is extracted, and the existing design data having similarity with respect to each information is learned about the judgment of the similarity An arithmetic unit that specifies the machine learning algorithm to be performed and outputs the existing design data to a predetermined unit;
A design support apparatus characterized by including.
前記類似性を持つ既存設計データの特定に際し、前記各情報に関して類似性を持つが、設計内容のうち所定項目に関して相違する既存設計データを複数特定し、この複数の既存設計データを前記所定装置に出力するものである、
ことを特徴とする請求項1に記載の設計支援装置。The arithmetic device is
In specifying the existing design data having the similarity, a plurality of existing design data having similarity with respect to each of the pieces of information but differing with respect to predetermined items in the design content is specified, and the plurality of existing design data is used as the predetermined device To output
The design support apparatus according to claim 1, characterized in that:
前記所定装置に出力した複数の既存設計データそれぞれに関して、前記設計対象の建築物に対する前記所定項目の設計内容の適合性判断の結果について、所定のインターフェイスを介して所定ユーザから取得し、当該適合性判断の結果を、前記機械学習アルゴリズムにフィードバックする処理を更に実行するものである、
ことを特徴とする請求項2に記載の設計支援装置。The arithmetic device is
Regarding each of a plurality of existing design data outputted to the predetermined device, the result of the judgment of the conformity of the design contents of the predetermined item with respect to the building to be designed is obtained from the predetermined user via the predetermined interface It further executes a process of feeding back the result of the determination to the machine learning algorithm.
The design support apparatus according to claim 2, characterized in that:
前記データベースにおいて、前記建築物に関する既存設計データとして、建築物に設置する配管構造の既存設計データを格納するものであり、
前記演算装置は、
前記設計対象の建築物に関する設計用情報から、当該建築物の配管構造におけるヘッダーの有無および配置位置の各情報を抽出し、当該各情報に関して類似性を持つ前記配管構造の既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズムにより特定し、当該配管構造の既存設計データを所定装置に出力するものである、
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の設計支援装置。The storage device is
In the database, existing design data of a piping structure installed in a building is stored as the existing design data regarding the building,
The arithmetic device is
From the design information on the building to be designed, the respective information of the presence / absence and the arrangement position of the header in the piping structure of the building is extracted, and the existing design data of the piping structure having similarities regarding the respective information It is specified by a machine learning algorithm that performs learning regarding determination of similarity, and the existing design data of the piping structure is output to a predetermined device.
The design support apparatus according to any one of claims 1 to 3, characterized in that:
設計対象の建築物に関する設計用情報から、当該建築物における所定設備の有無および配置位置の各情報を抽出し、当該各情報に関して類似性を持つ既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズムにより特定し、当該既存設計データを所定装置に出力する、
ことを特徴とする設計支援方法。An information processing apparatus comprising a storage device holding a database of existing design data on a building,
From the information for design about the building to be designed, each information of the presence / absence of the predetermined equipment in the building and the arrangement position is extracted, and the existing design data having similarity with respect to each information is learned about the judgment of the similarity Identify by the machine learning algorithm to be performed, and output the existing design data to a predetermined device,
Design support method characterized by
前記類似性を持つ既存設計データの特定に際し、前記各情報に関して類似性を持つが、設計内容のうち所定項目に関して相違する既存設計データを複数特定し、この複数の既存設計データを前記所定装置に出力する、
ことを特徴とする請求項5に記載の設計支援方法。The information processing apparatus
In specifying the existing design data having the similarity, a plurality of existing design data having similarity with respect to each of the pieces of information but differing with respect to predetermined items in the design content is specified, and the plurality of existing design data is used as the predetermined device Output,
The design support method according to claim 5, characterized in that:
前記所定装置に出力した複数の既存設計データそれぞれに関して、前記設計対象の建築物に対する前記所定項目の設計内容の適合性判断の結果について、所定のインターフェイスを介して所定ユーザから取得し、当該適合性判断の結果を、前記機械学習アルゴリズムにフィードバックする処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項6に記載の設計支援方法。The information processing apparatus
Regarding each of a plurality of existing design data outputted to the predetermined device, the result of the judgment of the conformity of the design contents of the predetermined item with respect to the building to be designed is obtained from the predetermined user via the predetermined interface Further executing a process of feeding back the result of the determination to the machine learning algorithm;
The design support method according to claim 6, characterized in that:
前記記憶装置において、前記データベースにおいて、前記建築物に関する既存設計データとして、建築物に設置する配管構造の既存設計データを格納し、
前記設計対象の建築物に関する設計用情報から、当該建築物の配管構造におけるヘッダーの有無および配置位置の各情報を抽出し、当該各情報に関して類似性を持つ前記配管構造の既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズムにより特定し、当該配管構造の既存設計データを所定装置に出力する、
ことを特徴とする請求項5〜7のいずれかに記載の設計支援方法。The information processing apparatus
In the storage device, in the database, existing design data of a piping structure installed in the building is stored as the existing design data regarding the building,
From the design information on the building to be designed, the respective information of the presence / absence and the arrangement position of the header in the piping structure of the building is extracted, and the existing design data of the piping structure having similarities regarding the respective information Specify by a machine learning algorithm that performs learning related to similarity determination, and output existing design data of the piping structure to a predetermined device.
The design support method according to any one of claims 5 to 7, characterized in that:
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