| 研究概要 |
本研究では, 応答曲面法と大域的最適化法を組み合わせた実務レベルの設計を視野に入れた統合的最適設計支援システムの構築を行っている. 具体的には, 応答曲面構築に非線形性の弱い関数から強い関数まで, 高範囲にわたり良好な近似が可能とされているRBFネットワークを用いている.RBFネットワークを用いた応答曲面構築においては, RBFネットワーク内に含まれるパラメータ(半径式)の検討を行い, 応答曲面の精度が向上するような半径式を提案した.良好な応答曲面近似を得るための条件として, 以下の条件を満足することが重要であることが判明した.
(1)設計変数の数, すなわち次元を考慮できること, (2)サンプル点の数を考慮できること, (3)サンプル点間の距離を考慮できること, (4)サンプル点数の増加に伴い, 次元の大きさに依存せず, ある同じ値に収束すること. 上記4項目を考慮した新たな半径式を提案し, その有効性を, 数値計算例を通じて確認した.また, 上記4つの十分条件を満足させるための適応的スケーリング法を開発した. さらに従来の最適設計では単一目的の設計問題を対象としていたが, 近年の多目的最適設計に対するニーズの高さに応えるため, 新たにトレードオフ分析法を開発し, 同時に, 進化的計算法の一つであるParticle Swarm Optimization(PSO)を多目的最適化問題へ拡張し, 数値計算を通じ, その有効性を検討した.
これら一連の研究成果は, 実務レベルの設計に十分適用できる研究であり, 研究成果として, 日本機械学会論文集および電気学会論文誌に掲載されている.
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