| 研究課題/領域番号 |
19K04138
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分18030:設計工学関連
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| 研究機関 | 長岡技術科学大学 |
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研究代表者 |
山崎 渉 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (50598696)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 最適設計 / 応答曲面法 / 次元削減 / 機械学習 / 垂直軸型風車 / 次元削減技術 / 数値流体力学 / 高次元設計空間 / ダリウス型風車 / 翼端板 / Kriging応答曲面法 / 固有直交分解 / 設計工学 / 形態最適化 / 風車 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では任意の実設計問題に適用可能なトポロジー（形態）最適化手法を確立することを目的とする。トポロジー最適化では革新的な新規形態を自動的に得る事ができる特長があるが、従来手法は汎用的でなく局所探索的な最適設計手法であり、これに代わる汎用的かつ大域的なトポロジー最適設計手法の開発を行う。トポロジー最適化において生じる大規模次元の設計変数空間の問題を、その設計変数空間の低次元化及び分割により乗り越える事で、許容できる設計コストの範囲に収まる手法の提案を行う。提案する手法は垂直軸型小型風車の設計問題に適用しその有効性を検証し、これまでに提案されている各種有望形態との比較・考察も行う。
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| 研究成果の概要 |
本研究では大規模次元の設計変数空間を扱う大域的な最適化手法として、次元削減技術を活用して設計変数空間を低次元化する手法や、機械学習技術を活用した効率的な手法を提案し、その有効性を示した。垂直軸型風車形態の設計問題において検討を行い、その翼端板形態やブレード翼形状の最適設計を実施した。その最適化結果から、垂直軸型風車の性能向上に対する有益な設計知見を抽出する事ができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果の意義として、大規模次元の最適設計問題を効率的に解くための手法を提案できたため、複雑な形状・形態の設計を短期間で効率的に実施する事が可能になったと言える。また、垂直軸型風車の最適設計を実施し、その性能向上に対する重要な設計因子を検討・考察することができたため、より発電効率の高い垂直軸型風車の設計指針を明らかにする事ができた。
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