Research Project
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
近似誤差を加味した「ガウス過程」代替モデルについて、設計の「数理」と「物理」を繋ぐ新たなモデルを構築し、非線形物理法則に忠実な「ベイズ最適化」を行う研究である。高忠実度と低忠実度のデータから構築される2種類の「ガウス過程」代替モデルを階層化することによって、高精度と低コストを実現しようとしている。
物理的に妥当な解を取得するのに必要となる解析コストは、設計などのCAE応用の障壁となっている。既存の解データを学習することで、任意の入力条件に対する出力解の応答を代替するモデルを使った設計が進められているが、それらに最適化、不確かさ定量化などの考えを組み込んだ設計法の構築を目指している。最適化問題の論理構造の物理モデルベースでの説明が設計者の理解・意思決定支援への貢献に結びつくことが期待される。