トポロジー最適化及び機械学習（生成モデル）を用いた新しい船体構造創出手法の研究

• Project/Area Number: 25K01430
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 24020:Marine engineering-related
• Research Institution: Yokohama National University
• Principal Investigator: 川村 恭己 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (50262407)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鈴木 克幸 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (10235939) ; 岡田 哲男 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (10753048) ; 早川 銀河 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 技術職員 (80939158) ; 小川 竣 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (80979930)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2027: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000); Fiscal Year 2026: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000); Fiscal Year 2025: ¥7,280,000 (Direct Cost: ¥5,600,000、Indirect Cost: ¥1,680,000)
• Keywords: 構造設計 / トポロジー最適化 / 機械学習（生成モデル） / 船体構造

Outline of Research at the Start

近年の船舶の大型化や新燃料船の開発等、新しい船体構造設計が必要になってきた。また、CO2排出量削減に向けた取り組みとして、流体力学的な船型設計だけでなく、構造設計においてもより軽量かつ新しい構造様式が求められている。しかしながら現状では、このような新しい構造様式を創出するための取組みはほとんど行われていない。本研究では、船舶の構造設計に適用可能な新しい船体構造創出のための手法に関する研究を行う。具体的には、(1)トポロジー最適化の高度化による新しい構造の創出法の検討、(2)機械学習（生成モデル）を用いた新しい構造形態の創出プロセスの検討を行い、これらの手法の船体構造設計への適用性を検証する。