トポロジー最適化・機械学習・深層学習による最適設計技術

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本セミナーでは、トポロジー最適化の基礎から適用事例、機械学習技術を応用した最適設計までを解説いたします。

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プログラム

近年、材料形状を自由に変形させて最適形状を求めるトポロジー最適化が注目されています。この新しいアプローチは、従来のパラメータ最適化とは異なり、寸法などの最適化パラメータの設定が不要であり、またトポロジー最適化により設計者の想像を超えた斬新な形状を発見することが可能です。さらに、深層学習やカーネル回帰などの機械学習により、パラメータ最適化やトポロジー最適化の高速化を行うことができます。  本セミナーでは、有限要素法を用いた設計最適化の基礎事項を説明するともに、トポロジー最適化の原理とその最新応用事例、機械学習によるパラメータ最適化の高速化、深層学習によるトポロジー最適化の高速化について解説します。

  1. はじめに
  2. 最適化とは
    1. 決定論的最適化と確率論的最適化
    2. 遺伝的アルゴリズム
    3. 単目的・多目的最適化
    4. 拘束条件の設定法
    5. パラメータ最適化とトポロジー最適化
    6. トポロジー最適化の方法
  3. 有限要素解析 – 電磁界解析を例として
    1. 電磁界の支配方程式
    2. 有限要素法
    3. 材料モデリングの注意点
  4. トポロジー最適化の適用事例
    1. ガウス基底を用いたトポロジー最適化
    2. 非接触給電への応用
    3. アンテナ設計への応用
    4. モータ設計への応用
  5. 最適設計への機械学習の応用
    1. 代替 (近似計算) モデル
    2. 機械学習とは
    3. ニューラルネットワーク,カーネル回帰によるパラメータ最適化の高速化
    4. 深層学習によるトポロジー最適化の高速化
    5. AIを用いた自動設計に向けて
  6. まとめ

受講料

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