2022 Fiscal Year Research-status Report
Generalization of global topology optimization using dimension reduction technology
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22K03874
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
山崎 渉 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (50598696)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 応答曲面法 / 大域的最適設計 / 次元削減技術 / 設計変数空間 / 固有直交分解 / 深層自己符号化器 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、次元削減手法を用いた設計変数空間の適切な低次元化の実現と、それを援用した効率的な大域的最適設計技術の開発を目指している。次元削減手法としては、固有直交分解・独立成分分析・カーネル主成分回帰・深層自己符号化器等の手法について整備し、その比較検討を二次元翼形状の多目的最適設計問題において実施した。通常の（高次元）設計変数空間での検討結果を事前情報として次元削減手法を適用し、設計変数空間内での重要な方向を抽出する事で、設計変数空間次元の低減を実現するような手法を開発した。全ての次元削減手法において適切な設計変数空間の低次元化が実現でき、少ない設計変数・低い計算コストで従来手法での最適化結果と遜色のない結果を得ることができた。各次元削減手法による結果の違いについても考察を行い、各手法の効果や特性についても把握する事ができた。
高次元設計変数空間に対する最適設計技術としては、機械学習技術を援用した効率的な大域的トポロジー最適設計手法を開発しており、その（途中）結果に対しても次元削減手法を適用して設計変数空間を低次元化する事を試みた。超音速二次元翼形態の最適設計問題に適用した結果として、高次元設計変数空間では探索しきれなかった最適解を得る事ができたケースもあり、適切な低次元化を実現できた上では効率的な大域的トポロジー最適設計が実現できることが示された。
今後はこれらの開発技術を整備・拡張していく事により、工学的に有用な最適形態設計技術が構築できるものと考えている。開発手法は垂直軸型風車や多要素翼形態の設計問題等にも適用を試みる予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
最適設計技術の開発については、各種の次元削減手法の比較検討や基となる最適設計手法の有効性検証も完了しており、当初の想定通りに進展している。垂直軸型風車・多要素翼周りの数値流体解析手法の整備や精度検証についても検討は進めており、概ね計画通りに研究は進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
適切な低次元化をロバストに実現する上での重要な因子についての検討を進めていく予定である。次元削減の結果と最適形態との関係を調査して、最適形態の流体物理メカニズムの考察及び設計知見の抽出も行う予定である。また、得られた最適形態についてはその実験性能評価も行う予定である。
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| Causes of Carryover |
現状、解析環境の構築について想定よりも安価に整備ができていることがその主要因である。今後の使用計画としては、解析環境や実験装置系の拡充、今後の国際会議・学術論文における成果発表費用等に充当する予定である。
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