Development of an innovative topology optimization framework based on KL expansion-based dimensionality reduction

• Project/Area Number: 24K21576
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 18:Mechanics of materials, production engineering, design engineering, and related fields
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 泉井 一浩 京都大学, 工学研究科, 教授 (90314228)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 西脇 眞二 京都大学, 工学研究科, 教授 (10346041) ; 古田 幸三 京都大学, 工学研究科, 特定助教 (20833031)
• Project Period (FY): 2024-06-28 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000); Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
• Keywords: トポロジー最適化 / KL展開 / 次元圧縮

Outline of Research at the Start

KL展開に基づく次元圧縮法を用いたトポロジー最適化の新しいフレームワークを構築する。KL展開は画像情報を高効率で圧縮できる方法であるため、構造の表現方法として、KL展開を導入することで高い次元圧縮を行い、少ない変数で構造を表現することが可能である。本研究課題では、KL展開に基づく次元圧縮により、進化計算、ベイズ最適化等の人工知能に基づく最適化を行う方法を構築するほか、PINNsによる構造シミュレーションを導入することで新しい構造最適化の方法の検討を進める。またKL展開とは異なる他の次元圧縮の方法との比較実験を行い、構造最適化と相性の良い次元圧縮の方策についても検討を行う。