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多自由度モデル係数をノンパラメトリックに求める非定常応答自己追従サロゲートモデル

研究課題

研究課題/領域番号 22K19765
研究種目

挑戦的研究(萌芽)

配分区分基金
審査区分 中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
研究機関九州大学 (2023)
東北大学 (2022)

研究代表者

下山 幸治  九州大学, 工学研究院, 教授 (80447185)

研究期間 (年度) 2022-06-30 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
キーワード代替モデル / サロゲートモデル / 最適化
研究開始時の研究の概要

最適化は,無数の設計候補の中からベストな性能(出力関数)を発揮する設計(入力変数)を見つけ出すためのツールとして応用されている.工学設計の事例では,出力関数の真の応答の形が解析的に自明でなく,出力関数の評価に高価な物理シミュレーションを必要とするケースが大半であるため,高価な出力関数の応答を安価な代数式近似に置き換える「サロゲートモデル」の併用が欠かせない.しかし,従来のモデルはモデル係数を一定(定常)値として構築されるため,多峰性の強い応答に追従できない.そこで本研究では,多自由度のモデル係数を用いた,多峰性応答に自己追従できる世界初の非定常サロゲートモデルを開発する.

研究実績の概要

工学設計の最適化においては,高価な出力関数(性能)の評価を安価な代数式近似に置き換える「サロゲートモデル」の併用が欠かせない.しかし,従来のモデルはモデル係数を一定(定常)値として構築されるため,多峰性の強い応答に追従できない.そこで本研究では,多自由度のモデル係数を用いた,多峰性応答に自己追従できる非定常サロゲートモデルの開発に取り組む.
本年度は,関連研究の文献調査を踏まえた結果,サロゲートモデルの基底関数(カーネル)をあらかじめ複数種類用意し,これらを複合学習させることで,任意の応答スケールに適合できるサロゲートモデルの開発に取り組んだ.これにより,従来の単一カーネルに基づくサロゲートモデルに比べて,非定常性の強い応答への適合能力の改善が期待される.さらに,忠実度の異なる評価データを2種類用いて,サロデートモデルを階層的に構築する方法にも取り組んだ.複合カーネル化および階層化を組み合わせたサロゲートモデルを,非線形性の強い流体機械の性能予測に適用したところ,既存の定常サロゲートモデルに比べて,評価コストを抑えつつ予測精度を改善できることを実証した.
複合カーネル化はサロゲートモデルの定式化の変更を必要としない(カーネルの定義を変更するだけで良い)利点がある一方,サロゲートモデルが表現できる非定常性には限界がある.よって,前年度から取り組んでいる,局所応答スケールに適合する非定常モデル係数の分布推定にも継続して取り組む.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

研究代表者の他大学への異動に伴い,新天地での本務に研究時間が割かれているため.

今後の研究の推進方策

局所応答スケールに適合する非定常モデル係数の分布推定の実装を継続する.その後,開発したサロゲートモデルの精度を評価する.さらに,工学設計問題にも適用し,既存モデル(単一カーネル,複合カーネル)と比較することで,最適解の探索性能への影響を評価する.

報告書

(2件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 研究成果

    (3件)

すべて 2024 2023 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [国際共同研究] Bandung Institute of Technology(インドネシア)

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [雑誌論文] Multi-objective design space exploration using explainable surrogate models2024

    • 著者名/発表者名
      Palar Pramudita Satria、Dwianto Yohanes Bimo、Zuhal Lavi Rizki、Morlier Joseph、Shimoyama Koji、Obayashi Shigeru
    • 雑誌名

      Structural and Multidisciplinary Optimization

      巻: 67 号: 3 ページ: 38-38

    • DOI

      10.1007/s00158-024-03769-z

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [学会発表] Aerodynamic Design Exploration using Explainable Surrogate Model2023

    • 著者名/発表者名
      Pramudita Satria Palar, Koji Shimoyama, and Shigeru Obayashi
    • 学会等名
      23rd International Symposium on Advanced Fluid Information
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会

URL: 

公開日: 2022-07-05   更新日: 2024-12-25  

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