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J-GLOBAL ID：201802211304411190   整理番号：18A1613587

高分解能非勾配トポロジー最適化【JST・京大機械翻訳】

High-resolution non-gradient topology optimization

著者 (4件)： Guirguis David (Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo, ON N2L 3G1, Canada) ,  Guirguis David (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto, ON M5S 3G4, Canada) ,  Melek William W. (Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo, ON N2L 3G1, Canada) ,  Aly Mohamed F. (Department of Mechanical Engineering, American University in Cairo, Cairo, Egypt)
資料名： Journal of Computational Physics  (Journal of Computational Physics)
巻： 372  ページ： 107-125  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0860A  ISSN： 0021-9991  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非勾配トポロジー最適化は,構造のあらかじめ定義された設計領域内の最適材料分布を近似するためにソフトコンピューティングアプローチを利用することを目的としている。これらのアプローチは,勾配や感度を計算する必要がない問題を解決する利点があるが,それらは粗いメッシュ化の欠点や設計領域にわたる限界に関連している。本論文では,導関数フリーレベル集合法が,得られたトポロジーの品質を犠牲にすることなく,この欠点をどのように除去できるかを実証した。異なるレベルの微細メッシュにおける3つのベンチマーク数値実験を解いた。さらに,構造コンプライアンス,熱伝達および複合構造の物理的問題の画像処理およびモデルを用いて,トポロジー的達成可能性を調査した。得られた結果を勾配法による結果と比較した。結果は,提案した誘導体フリーレベル集合法が,メッシュレベルに依存しない決定変数の数を作ることができるが,達成可能なトポロジー的特徴のレベルを作ることができることを示した。提案した手法は,比較的低い計算コストで少数の決定変数を用いて複雑なトポロジー的詳細を達成できることを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  熱伝達 ,  コンプライアンス ,  複合構造 ,  ベンチマーク ,  *高分解能 ,  導関数 ,  *位相幾何学 ,  画像処理 ,  品質 ,  傾斜法
準シソーラス用語： 計算コスト ,  数値実験 ,  レベルセット法 ,  *位相最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： トポロジー最適化 ,  ブラックボックス最適化 ,  導関数のない準位集合 ,  パターン探索 ,  連続体構造 ,  熱伝達

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 高分解能 ,  勾配 ,  トポロジー最適化