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。


セミナー講師


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

【専門】
電磁界解析,最適設計,環境発電

略歴】
電磁界解析,トポロジー最適化,AI技術の最適化への応用,環境発電の研究に従事.
文部科学大臣賞,電気学会論文賞などを受賞.著書「新しい計算電磁気学」他


受講料


43,200円 ( S&T会員受講料 41,040円 )
(まだS&T会員未登録の方は、申込みフォームの通信欄に「会員登録情報希望」と記入してください。詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)


S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料
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) 

【1名分無料適用条件】
※2名様ともS&T会員登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※受講券、請求書は、代表者に郵送いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
 (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。


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 □