慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)KeiO Associated Repository of Academic resources

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2017000001-20170259  
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2017000001-20170259.pdf
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Release Date
 
Title
Title 曲面形状における「複雑さ」の定量化法とそれを用いた形状生成システムの構築  
Kana キョクメン ケイジョウ ニ オケル 「フクザツサ」 ノ テイリョウカホウ ト ソレ オ モチイタ ケイジョウ セイセイ システム ノ コウチク  
Romanization Kyokumen keijō ni okeru "fukuzatsusa" no teiryōkahō to sore o mochiita keijō seisei shisutemu no kōchiku  
Other Title
Title Development of quantification method of surface "complexity" and shape generation system  
Kana  
Romanization  
Creator
Name 加藤, 健郎  
Kana カトウ, タケオ  
Romanization Kato, Takeo  
Affiliation 慶應義塾大学理工学部専任講師  
Affiliation (Translated)  
Role Research team head  
Link  
Edition
 
Place
 
Publisher
Name 慶應義塾大学  
Kana ケイオウ ギジュク ダイガク  
Romanization Keiō gijuku daigaku  
Date
Issued (from:yyyy) 2018  
Issued (to:yyyy)  
Created (yyyy-mm-dd)  
Updated (yyyy-mm-dd)  
Captured (yyyy-mm-dd)  
Physical description
1 pdf  
Source Title
Name 学事振興資金研究成果実績報告書  
Name (Translated)  
Volume  
Issue  
Year 2017  
Month  
Start page  
End page  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII Article ID
 
Ichushi ID
 
Other ID
 
Doctoral dissertation
Dissertation Number  
Date of granted  
Degree name  
Degree grantor  
Abstract
3DCADや3Dプリンターの普及と性能向上に伴い, 近年の工業製品のスタイリング(形状)は多様化している。このような形状を効率的に発想するためには, ヒトよりもコンピュータによる自動生成が有効であり, コンピュータが自動的にデザインを行うジェネラティブデザインが注目されている。しかし, その主たる評価対象は力学評価であり, 同評価に基づいて形状を生成する位相最適化法などを応用した研究が多くされているものの, 形状の意匠評価に関する研究は殆どなされていない。本研究では, ヒトの形状認知において重要な巨視的形状特徴の一つである「複雑さ」に着目し, 曲面形状の「複雑さ」の定量化法を構築した。
まず, 曲線の曲がり具合を表す曲率と, 事象の発生確率に基づく複雑さの指標である情報エントロピーを用いて, 曲面形状の「複雑さ」の指標を提案した。具体的には, 曲面上の任意の点とその近傍の点から算出したガウス曲率の変化をマルコフ過程として捉え, その情報エントロピー(ガウス曲率エントロピー)を「複雑さ」の指標とした。
次に, 同指標を近似的に算出するために, 有限要素法のメッシュ分割に用いられるアドバンシングフロント法により, 曲面形状を任意の数の三角形に分割し, 各頂点とその隣接する頂点を用いてガウス曲率とその生起・遷移確率を算出する手法を提案した。
最後に, 提案手法の妥当性を確認するために, 40名の被験者による官能評価実験を行い, 官能評価値と提案手法により算出された「複雑さ」の指標の相関関係を確認した。
今後は同法を応用した自動形状生成システム構築を行う予定であり, コンピュータが意匠面を含めたデザインを行う新たな分野であるジェネラティブデザインの発展に寄与する予定である。なお, 得られた研究成果は, 国際会議1件, 国内会議3件において報告しており, 公刊論文1件を投稿中である。
Due to the development of AI technology in recent years, the styling of industrial products has been diversified. Compared to humans (designers), computers can create these shapes efficiently. Therefore, generative design, which is a technique for automatically generating design ideas by computers, has attracted attention. However, the research about generative design has focused only on mechanical characteristic (e.g., topology optimization) and is required to evaluate aesthetic characteristics. This study focuses on "complexity" that is one of the macroscopic shape features affecting human's visual cognition and proposes a "complexity" evaluation method.
First, an evaluation index for "complexity" was proposed using Gaussian curvature and information entropy. The information entropy is calculated on the basis of the Markov model constructed using the variation of the Gaussian curvatures calculated at each arbitrary point in a surface and called Gaussian curvature entropy.
Second, the approximate calculation method of the proposed index, in which the surface is divided using surface triangulation method (advancing front method) and the Gaussian curvatures and their occurrence and transition probabilities between the vertices of the triangles are calculated, was proposed.
Finally, to confirm the applicability of the proposed method, the sensory evaluation experiment made on 40 participants was done. And, the correlation between the evaluated values and calculated indices was confirmed.
The future tasks include to construct the shape generating system based on the proposed method, which contributes to the development of the research area of generative design. These research findings were reported in one original article (under reviewing) and at some conferences (one international and three domestic conferences).
 
Table of contents

 
Keyword
 
NDC
 
Note

 
Language
日本語  

英語  
Type of resource
text  
Genre
Research Paper  
Text version
publisher  
131.113.194.249
Access conditions

 
Last modified date
Aug 02, 2019 13:34:21  
Creation date
Feb 21, 2019 16:07:58  
Registerd by
mediacenter
 
History
Feb 21, 2019    インデックス を変更
Aug 2, 2019    著者,上位タイトル 名前,抄録 内容 を変更
 
Index
/ Public / Internal Research Fund / Keio Gijuku Academic Development Funds Report / Academic year 2017
 
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