2008 Fiscal Year Annual Research Report
大規模設計問題のための効率的なロバスト最適化設計法の構築
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19760097
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
鄭 信圭 Tohoku University, 流体科学研究所, 准教授 (80375120)
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| Keywords | ロバスト最適化 / 高精度近似モデルの作成 / データマイニング |
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| Research Abstract |
今年度は、昨年度に開発を行った多目的ロバスト最適化手法の結果から特定(設計者の好みに合う、Designer's preference)解になる条件および設計変数のレベルー等に関する情報を取り出すデータマイニング手法を新たに開発した。まず、特定の解の選択にはAspiration methodを用いることで設計者の好みに合う解の選択を可能にした。その後、設計法則の抽出はAssociation Ruleを用いて特定の解になる設計変数のレベルーを調べることを可能にした。さらに、新たなデータマイニングの手法としてBaysian Networkと自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)を同時に利用する方法も試し、その有効性を確認した。
また、昨年度に引き続きクリギング近似モデルの精度を改善のためにモデルのパラメタ設定にスキーマ処理に着目した進化的計算法の導入を行った。
さらに、ここで開発した多目的ロバスト最適化およびデータマイニング手法を洗濯乾燥機のファンの設計への適用を行った。その結果設計手法の有効性が認められ実際の製品化も行われた。
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