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公開番号2025086498
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-09
出願番号2023200506
出願日2023-11-28
発明の名称風評価装置、風評価方法及び風評価プログラム
出願人株式会社大林組
代理人個人,個人
主分類G06F 30/27 20200101AFI20250602BHJP(計算;計数)
要約【課題】効率的かつ的確に、風分布を予測するための風評価装置、風評価方法及び風評価プログラムを提供する。
【解決手段】支援サーバ20の制御部21が、第1配置における第1風分布と、第1配置から変更した第2配置と、第2配置における第2風分布とを組み合わせた教師情報を教師情報記憶部22に記録する。次に、制御部21が、教師情報記憶部22に記録された教師情報を用いて、機械学習を行なうことにより、第1配置から第2配置に変更した場合の第2風分布を予測する予測モデルを生成して学習結果記憶部23に記録する。そして、制御部21が、評価対象を配置した評価対象配置、評価対象の変更前風分布を取得した場合、評価対象配置、第1風分布を、学習結果記憶部23に記録された予測モデルに入力して、評価対象配置における風分布を予測する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
教師情報記憶部と、学習結果記憶部と、風分布を予測する制御部と、を備えた風評価装置であって、
前記制御部が、
第１配置における第１風分布と、前記第１配置から変更した第２配置と、前記第２配置における第２風分布とを組み合わせた教師情報を前記教師情報記憶部に記録し、
前記教師情報記憶部に記録された教師情報を用いて、機械学習を行なうことにより、前記第１配置から前記第２配置に変更した場合の前記第２風分布を予測する予測モデルを生成して前記学習結果記憶部に記録し、
評価対象を配置した評価対象配置、前記評価対象の変更前風分布を取得した場合、前記評価対象配置、前記変更前風分布を、前記学習結果記憶部に記録された予測モデルに入力して、前記評価対象配置における風分布を予測することを特徴とする風評価装置。
続きを表示（約 790 文字）【請求項２】
教師情報記憶部と、学習結果記憶部と、風分布を予測する制御部と、を備えた風評価装置を用いて、風評価を行なう方法であって、
前記制御部が、
第１配置における第１風分布と、前記第１配置から変更した第２配置と、前記第２配置における第２風分布とを組み合わせた教師情報を前記教師情報記憶部に記録し、
前記教師情報記憶部に記録された教師情報を用いて、機械学習を行なうことにより、前記第１配置から前記第２配置に変更した場合の前記第２風分布を予測する予測モデルを生成して前記学習結果記憶部に記録し、
評価対象を配置した評価対象配置、前記評価対象の変更前風分布を取得した場合、前記評価対象配置、前記変更前風分布を、前記学習結果記憶部に記録された予測モデルに入力して、前記評価対象配置における風分布を予測することを特徴とする風評価方法。
【請求項３】
教師情報記憶部と、学習結果記憶部と、風分布を予測する制御部と、を備えた風評価装置を用いて、風評価を行なうプログラムであって、
前記制御部を、
第１配置における第１風分布と、前記第１配置から変更した第２配置と、前記第２配置における第２風分布とを組み合わせた教師情報を前記教師情報記憶部に記録し、
前記教師情報記憶部に記録された教師情報を用いて、機械学習を行なうことにより、前記第１配置から前記第２配置に変更した場合の前記第２風分布を予測する予測モデルを生成して前記学習結果記憶部に記録し、
評価対象を配置した評価対象配置、前記評価対象の変更前風分布を取得した場合、前記評価対象配置、前記変更前風分布を、前記学習結果記憶部に記録された予測モデルに入力して、前記評価対象配置における風分布を予測する手段として機能させることを特徴とする風評価プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、建物等の周囲の風分布を推定する風評価装置、風評価方法及び風評価プログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
建物等の周囲の風の状況を調べるために数値流体力学（ＣＦＤ：Computational Fluid Dynamics）が行なわれている。数値流体力学においては、コンピュータ上に評価の対象となる建物のモデリングを行なう。そして、流体運動に関する方程式を適用することによって、風速の近似解を計算する。更に、教師情報を用いることにより、風速情報と風向情報とを含む風速分布を取得する技術も検討されている（特許文献１を参照）。この文献に記載された風速風圧推定装置は、建物及び建物周辺の３次元形状を表す建物情報データ、風向データを用いる。更に、建物情報データ及び風向データに対応する教師データとしての３次元空間での風速分布データと風圧分布データを学習データとして用いた深層学習された学習済みモデルを用いる。そして、学習済みモデルに風速分布及び風圧分布の推定対象となる建物情報データと風向データを入力して風速分布及び風圧分布を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－００９３１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
数値流体力学においては、建物に変更を加えるたびに、再解析が必要になるため、計算負荷が大きい。また、特許文献１に記載された技術では、学習時に使用していない街区における予測精度が落ちる可能性がある。例えば、入力画像の範囲より遠方の高層建物の影響がある場合、この高層建物の影響を考慮できないため、予測精度を向上させることが難しい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するための風評価装置は、教師情報記憶部と、学習結果記憶部と、風分布を予測する制御部と、を備える。前記制御部が、第１配置における第１風分布と、前記第１配置から変更した第２配置と、前記第２配置における第２風分布とを組み合わせた教師情報を前記教師情報記憶部に記録し、前記教師情報記憶部に記録された教師情報を用いて、機械学習を行なうことにより、前記第１配置から前記第２配置に変更した場合の前記第２風分布を予測する予測モデルを生成して前記学習結果記憶部に記録し、評価対象を配置した評価対象配置、評価対象の変更前風分布を取得した場合、前記評価対象配置、前記変更前風分布を、前記学習結果記憶部に記録された予測モデルに入力して、前記評価対象配置における風分布を予測する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明は、効率的かつ的確に、建物等の周囲の風分布を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
実施形態のシステムの説明図である。
実施形態のハードウェア構成の説明図である。
実施形態の処理手順の説明図である。
実施形態の処理手順の説明図である。
実施形態の処理手順の説明図である。
実施形態の処理手順の説明図である。
他の実施形態の処理手順の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図１～図６を用いて、風評価装置、風評価方法及び風評価プログラムを具体化した一実施形態を説明する。本実施形態では、街区に新設した建物周辺の風速比分布を予測する場合に用いる風評価装置、風評価方法及び風評価プログラムとして説明する。
図１に示すように、本実施形態の風評価装置Ａ１は、ネットワークを介して相互に接続されたユーザ端末１０、支援サーバ２０を備える。
【０００９】
（ハードウェア構成の説明）
図２を用いて、ユーザ端末１０、支援サーバ２０を構成する情報処理装置Ｈ１０のハードウェア構成を説明する。情報処理装置Ｈ１０は、通信装置Ｈ１１、入力装置Ｈ１２、表示装置Ｈ１３、記憶装置Ｈ１４、プロセッサＨ１５を備える。なお、このハードウェア構成は一例であり、他のハードウェアにより実現することも可能である。
【００１０】
通信装置Ｈ１１は、他の装置との間で通信経路を確立して、データの送受信を実行するインターフェースであり、例えばネットワークインタフェースや無線インターフェース等である。
（【００１１】以降は省略されています）

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