| 研究課題/領域番号 |
15H03600
|
|---|
| 研究機関 | 東北大学 |
|---|
研究代表者 |
下山 幸治 東北大学, 流体科学研究所, 准教授 (80447185)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
|
| キーワード | 不確かさの定量的評価 / 最適設計 |
|---|
| 研究実績の概要 |
昨年度から構築を開始した、Krigingモデルの非定常定式化モジュールについて、今年度は具体的な定式化を検討した。非定常性を制御する相関関数を、既存の異なるいくつかの相関関数の重み付け和として定義し、交差検定誤差に基づきその重みの値を自動調整するKrigingモデルを新たに提案した。この手法を異なる分布特性を持つ様々なテスト関数の近似に適用した結果、従来の単一相関関数に基づくKrigingモデルに比べて、近似精度の向上を実現できた。
また今年度は、Krigingモデル上で設計変数・条件の不確かさに対する目的関数の統計量を精度良く算出するために、必要な数値計算データを動的に追加しKrigingモデルを更新するモジュールの構築に取り組んだ。一昨年度に構築した、設計空間の次元縮約及び分類モジュールとの併用を考慮して、次に追加すべき数値計算ケースを特定するための指標を、Krigingモデルの情報と非線形次元縮約モデル（自己組織化マップ）の情報の両方に基づき定式化し、検討した。さらに、目的関数の統計量を算出する際に生成されるモンテカルロサンプル点を元の高次元空間から低次元空間に変換する方法を改良し、次元縮約によって引き起こされる情報欠損を最小限に抑えられる方法を新たに提案した。この手法を次元数の異なる様々なテスト問題に適用した結果、従来の追加指標に比べて、目的関数の統計量を精度良く算出するのに必要とされる数値計算ケース数を削減することができた。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
過去に導入・増強済みの並列計算機を有効活用できているため。また、大学院生１名に研究補助を依頼しているため。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今年度までに構築した各モジュール（設計空間の次元縮約および分類、近似関数の非定常定式化、近似関数モデルの動的更新）を統合したものを本研究で提案する高速近似解法として確立し、これを実設計問題に適用して本手法の有効性を実証する。当初の予定では、大気状態の不確かさを考慮した遷音速あるいは超音速の飛翔体の空力設計と、形状および材料特性の不確かさを考慮したブレーキシステムの構造設計を適用対象としていたが、その他、分担者からの提供による設計事例への応用にも挑戦する予定である。これにより、本手法の更なる応用可能性をアピールする。
|
