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トポロジー最適化の基礎と応用およびAI技術の適用

近年注目されている「トポロジー最適化」。その基礎から適用事例、最適設計へのAI技術の応用までを解説します。
同手法を活用される様々な分野の方を対象としたセミナーです。
日時 2019年3月29日(金)  13:00~16:30
会場 東京・品川区大井町 きゅりあん  4F 第2特別講習室
会場地図
講師 北海道大学 大学院情報科学研究科 教授 博士(工学) 五十嵐 一 氏
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受講料(税込)
各種割引特典
43,200円 ( S&T会員受講料 41,040円 ) S&T会員登録について
定価:本体40,000円+税3,200円
会員:本体38,000円+税3,040円
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
2名で43,200円 (2名ともS&T会員登録必須​/1名あたり定価半額21,600円) 
備考※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※実習以外での講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
得られる知識設計最適化:最適化の基礎,遺伝的アルゴリズムの原理,トポロジー最適化
電磁界解析:有限要素法の基礎,ガレルキン法,境界条件,非線形解析
AI技術:ニューラルネットワーク(NN),深層学習,畳み込みNN,AIの設計応用
対象有限要素法解析を用いて設計している技術者,最適設計に従事する設計者,これからトポロジー最適化やAI技術を設計に活用することを考えている技術者。有限要素法を使ったことがある方が望ましいですが,予備知識は不要です。

セミナー趣旨

 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,またこれにより斬新な形状を発見することも可能です。さらに講演者らの研究グループは深層学習を用いて,最適化に要する計算時間を短縮できることを示しました。
 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,および深層学習によるトポロジー最適化の計算効率化について解説します。

セミナー講演内容

1.はじめに

2.最適化とは

 2.1 決定論的最適化と確率論的最適化
 2.2 遺伝的アルゴリズム
 2.3 単目的・多目的最適化
 2.4 拘束条件の設定法
 2.5 パラメータ最適化とトポロジー最適化
 2.6 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
 3.1 電磁界の支配方程式
 3.2 有限要素法
 3.3 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
 4.1 ガウス基底を用いたトポロジー最適化
 4.2 非接触給電への応用
 4.3 アンテナ設計への応用
 4.4 モータ設計への応用

5.最適設計へのAI技術の応用
 5.1 種々の代理(近似計算)モデル
 5.2 ニューラルネットワーク(NN)
 5.3 ディープラーニング
 5.4 ディープラーニングによる最適化の高速化

6.まとめ

 □質疑応答・名刺交換□