研究課題
本研究は，複合領域の最適化における多段最適化において，設計変数の取り合いを原因とする手戻りを発生させずに，少ない手戻り回数で最適化を終了させることを目的としている．その際に，ロバスト設計の考え方を導入することで，設計変数に幅を持たせることができ，さらに，注目している目的関数の劣化，制約条件を破ることを防ぐことが可能であることに着目し，最悪ケースを想定したロバスト設計方法を提案した．本来，多重ループであるところ，提案した手法では多目的化することで，インナーループを排除することができた．このロバスト設計の考え方を導入して，多段最適化の手戻りを発生させない手法の開発を行い．ゴリンスキーの変速機問題というベンチマーク問題においてその有効性の検討を行った．提示した手法を用いない場合，適切な側面制約の設定は困難であり，非常に多くの手戻りが発生してしまい，総解析回数が膨大になってしまう．ところが，ロバスト設計の考え方を導入したことで，適切な側面制約の設定が可能となり，手戻りを発生することなく，全体最適化を行った場合と比較して遜色のない結果を導くことができ，その有効性の検証が行えた．多段設計を推進させるために，すべての制約条件を組み合わせて，なるべく大きな側面制約へと変換させることで全体最適化が可能かどうかの調査研究を行った．提案した新しい手法では，ゴリンスキーの変速機問題では，全体最適化と比較すると１割ほど結果は劣化したものの，総計算回数は９０％ほど削減することが可能であった．上記のことを考えた場合，この手法の可能性は極めて高いものと考えられる．この場合，解析回数は劇的に減るものの精度は必ずしも高くない．側面制約の範囲をずらしながら精度をあげる方法の提案を行い，同様の結果を少ない解析回数で実現する方法の提案を行った．
すべて 2022 2021
すべて 学会発表 (2件) (うち国際学会 1件)
