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第3回研究報告
16M10648	中村俊
目次
1. BRVO患者の治療後の視力推定の進捗
2. CFRP平板モデルの座屈モードのクラスタリング
3. T-sne
4. DBSCAN
5. 結果
6. 今後の予定及び調査・検討内容
1.	BRVO患者の治療後の視力推定
の進捗
BRVO患者の治療後の視力推定
• カプセルネット→GPUメモリ不足なため断念
原因:
1枚の画像サイズが大きすぎる.ネットや論文例は
MNIST(28×28ピクセル)
• Fine-tuninng+2入力
→実装成功,推定精度の向上を確認
→3入力(2入力+治療前視力),4入力(2入力+治療
前視力+左右)でも実施,推定精度の向上を確認
治療前視力
DNN 治療後視力
3入力NNの例)
2.	T-sneとDBSCANを用いたCFRP平板
の座屈モードのクラスタリング
研究背景・目的
薄肉構造を設計する際,座屈を考慮して設計する
• 3Dプリント構造部材を使用する際,力学特性の解
明は必須
• 3Dプリント構造部材×複合材料→座屈特性の解
明は必須
荷重P
理論的には,たわみ=∞
弾性域にも関わらず,破損の原因になる
ex)損傷例(http://www.psds.co.jp/seisdesign/t04.pdf)から引用
研究背景・目的
• 3DプリントCFRPの座屈特性解明のため,座屈モー
ドの類似性の調査
似てる or 似てない
特徴量2
特徴量1
座屈モードが同クラスターなら
座屈モードにおいてはモデル間で
互換可能と言えるのでは?
Ex)
モデル1の2次モード
モデル2の6次モード
モデル3の4次モード
実験方法
8つの条件で線形座屈解析
(各モデルで6次モードまで)
座屈モード(板厚方向変位)
取得×48枚
28×28×3ピクセルの各画像
を一次元にする(2352ピクセル)
PCAにより2352→
100次元に圧縮
T-sneにより100→
2次元に圧縮
DBSCANにより
クラスタリング
実験方法
8つの条件で線形座屈解析
(各モデルで6次モードまで)
座屈モード(板厚方向変位)
取得×48枚
28×28×3ピクセルの各画像
を一次元にする(2352ピクセル)
PCAにより2352→
100次元に圧縮
T-sneにより100→
2次元に圧縮
DBSCANにより
クラスタリング
モデルのサイズ
• 100×100×3[mm]
FEMの条件	
• Shell要素	
• 8接点2次要素	
• 要素数:50×50	
• 変位制御で2mm圧縮
3つのCFRP平板モデル+均質等方性モデル
• (0/±45/90)擬似等方性の積層モデル
• (0/±60/90)擬似等方性の積層モデル
• 円形配向モデル(3DプリントCFRPモデル)
• alumi板モデル
境界条件(2パターン)
• 4辺固定
• 側辺単純支持 荷重P
側辺
側辺
実験方法
8つの条件で線形座屈解析
(各モデルで6次モードまで)
座屈モード(板厚方向変位)
取得×48枚
28×28×3ピクセルの各画像
を一次元にする(2352ピクセル)
PCAにより2352→
100次元に圧縮
T-sneにより100→
2次元に圧縮
DBSCANにより
クラスタリング
各(4×2)モデルで6次モードまで解析
円形配向
×
4辺固定
1次 2次 3次 4次 5次 6次
・
・
・
実験方法
8つの条件で線形座屈解析
(各モデルで6次モードまで)
座屈モード(板厚方向変位)
取得×48枚
28×28×3ピクセルの各画像
を一次元にする(2352ピクセル)
PCAにより2352→
100次元に圧縮
T-sneにより100→
2次元に圧縮
DBSCANにより
クラスタリング
28
28
3(RGB)
1 2 3 4 5 … 2352
モデル
1 52 40 122 … … … …
モデル
2 … … … … … … …
モデル
3 … … … … … … …
2352の画素値
実験方法
8つの条件で線形座屈解析
(各モデルで6次モードまで)
座屈モード(板厚方向変位)
取得×48枚
28×28×3ピクセルの各画像
を一次元にする(2352ピクセル)
PCAにより2352→
100次元に圧縮
T-sneにより100→
2次元に圧縮
DBSCANにより
クラスタリング
1 2 3 4 … … 2352
モデル
1 52 40 122 … … … …
モデル
2 … … … … … … …
モデル
3 … … … … … … …
2352の画素値
PCAの実施
1 2 3 4 … … 100
モデル
1 0.8 0.2 0.1 … … … …
モデル
2 … … … … … … …
モデル
3 … … … … … … …
100次元の特徴量
実験方法
8つの条件で線形座屈解析
(各モデルで6次モードまで)
座屈モード(板厚方向変位)
取得×48枚
28×28×3ピクセルの各画像
を一次元にする(2352ピクセル)
PCAにより2352→
100次元に圧縮
T-sneにより100→
2次元に圧縮
DBSCANにより
クラスタリング
1 2 3 4 … … 100
モデル
1 0.8 0.2 0.1 … … … …
モデル
2 … … … … … … …
モデル
3 … … … … … … …
100次元の特徴量
t-sneの実施
2次元の特徴量へ削減
1 2
モデ
ル1
… …
モデ
ル2
… …
モデ
ル3
… …
特徴量2
特徴量1
2次元平面にマッピング後
DBSCANを実施
Ex)
モデル1の2次モード
モデル2の6次モード
モデル3の4次モード
3.	T-sne(次元削減手法)
T-sneの概要
• 2008年にHintonらによって考案された高次元デー
タの次元削減アルゴリズム
• 複雑なデータも綺麗に二次元に可視化することが
可能.
• 再現性が取りづらく,次元削減後のデータの解釈
も難しい.
• ハイパーパラメーターは比較的少ない
以下はMNISTの例
LLE Isomap Sammonmap T-sne
https://lvdmaaten.github.io/publications/papers/JMLR_2008.pdf
4.	DBSCAN(クラスタリング手法)
DBSCAN(Density-based	spatial	clustering	of	
applications	with	noise)の概要
メリット
• https://qiita.com/konyavic/items/7ec60f72ec480726e00a によるとt-sne
と相性がいい
• 最初にクラスタ数を決めなくていい
• ハイパーパラメーター数が少ない
• 複雑な形状のクラスタを見つけてくれる(人間の直感に反していない)
http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_cluster_comparison.html#sphx-glr-auto-examples-cluster-plot-cluster-comparison-py
5.	結果
実験結果(DBSCANのパラメーター固定)
Perplexity	=	9
モード次数
モード次数
1次モード
6次モード
DBSCANによるクラスタリング結果
Perplexity	=	11
1次モード
6次モード
実験結果(DBSCANのパラメーター固定)
Perplexity	=	9 Perplexity	=	11
alumi =	1
alumi_sp=2
CF_45	=	3
CF_45_sp	=	4
CF_60	=	5
CF_60_sp	=	6
CF_cir =	7
CF_cir_sp =8
1次モード
6次モード
考察
Perplexity	=	9
• DBSCANでは,背景が赤のものを同じ	
クラスタとしてみている.	
→1次のモードと6次のモードが同類	
• 同じとみなして欲しくないので,	
板厚対称性も考慮した上で画像を	
作成	
• そもそも座屈の特徴量として他に	
注目すべきものがあるのではないか	
ex)各接点や各要素の変位,	
座屈荷重	
• CNNを利用する?
6.	今後の予定及び調査内容
今後の予定及び調査内容
今後の予定	
• 接点または要素の板厚方向変位を取得し,それを
特徴量としてみる	
• 今後2週間くらいでいい結果が出れば,計算力学
会に応募したい	
	
調査内容	
• 座屈を考慮して設計する場合,座屈荷重以外に考
慮しなければならないものの調査(一般的な薄肉
構造物の設計指針のようなもの)	
• ANSYSで各接点変位,座標のCSV出力の仕方

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