| Project/Area Number |
17J08185
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Production engineering/Processing studies
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
佐藤 勇気 京都大学, 工学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
Fiscal Year 2018: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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| Keywords | 最適設計 / 構造最適化 / トポロジー最適化 / 製造要件 / 製造誤差 / 意思決定支援 / CAE / 生産工学 / 計算科学 / 鋳造 / フライス加工 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、昨年度基礎検討を行った、オイラー記述に基づく形状不確定性を考慮したトポロジー最適化手法についての詳細な検討を行った。まず、一次信頼性法をモンテカルロ法と比較することで、信頼性解析における近似精度を検証した。その結果、形状不確定性の空間的相関が小さい場合、すなわち形状変動が局所的な場合に近似精度が低下するため、形状更新の度に信頼性解析を行う二重ループの最適化アルゴリズムが妥当であると確認した。続いて、剛性最大化問題に加えてコンプライアントメカニズムの最適形状創成設計法へと展開し、得られた最適設計解について分析を行った。その結果、確定的な手法と比べて、本手法により得られた最適構造は、形状変動に弱い部分を補強することで高い信頼性をもっていることが確認できた。さらに、想定する形状変動量が大きいほど、そして形状変動の自己相関が空間的に小さいほど、信頼性を考慮する効果が大きいことを確認した。一方、本年度はトポロジー最適化の設計解に対する意思決定支援のためのデータマイニング手法の構築も行った。本手法は、複数の最適設計解にクラスタリングとアソシエーション分析を順に適用することでデータマイニングを行うものである。複数荷重に対する剛性最大化問題を通して、本手法がそれぞれの荷重に対する剛性に大きく寄与する部分構造を抽出可能であることを示し、設計者の力学的解釈を支援できることを確認した。本研究の成果により、製造性及び製造誤差を考慮した最適形状の創成設計、並びにその下流工程における設計者の意思決定支援が可能となり、これまでにない一気通貫型設計生産法の確立が今後期待できる。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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