2023 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、次元削減技術を用いた設計変数空間の適切な低次元化の実現と、それを活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検討を進めており、二次元翼断面形状及び三次元翼形状の多目的最適設計問題においてその検証を行った。通常の設計変数空間での最適化の途中結果を入力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手法を開発した。開発手法により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。
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、超音速翼形態及び亜音速多要素翼形態の最適化問題を定義・整備し、それぞれ有効な最適形態を探索する事ができた。また、その途中結果に対しても次元削減手法を適用して高次元設計変数空間の低次元化を試みた。超音速二次元翼形態の最適設計問題において、入力情報となる有望形態の抽出方法について様々な方法を網羅的に検証し、その傾向について考察を進めた。高次元設計変数空間では探索でき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を示すことができた。
今後は有望形態の抽出方法についての更なる検討を進めることで、ロバストな次元削減を可能とする条件を見いだすことを考えており、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。
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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
次元削減技術の開発や最適設計技術の整備については基本的に完了している。亜音速流れ場での多要素翼形態の最適設計問題にも着手し良好な結果を得つつあり、概ね計画通りに本研究は進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
次元削減手法の入力情報となる、有望形態群の抽出方法についての更なる検討を進め、有効な次元削減を可能とする条件を明確化していく予定である。亜音速流れ場での多要素翼形態の最適設計問題については高次元設計変数空間の定義方法や形態表現方法の拡張についても検討し、より有効な多要素翼の最適形態を取得する事を目指す。また、その実験性能評価による開発手法の妥当性検証についても検討する。
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| Causes of Carryover |
実験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、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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