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J-GLOBAL ID：201802250815660215   整理番号：18A0223960

深層学習を用いた要素積分最適化のための学習データ作成

著者 (3件)： 大石篤哉 (徳島大 理工) ,  山本健斗 (徳島大 大学院) ,  加藤正大 (徳島大 大学院)
資料名： 日本機械学会計算力学講演会論文集(CD-ROM)  (日本機械学会計算力学講演会(CD-ROM))
巻： 30th  ページ： ROMBUNNO.025  発行年： 2017年09月15日 
JST資料番号： L0203B  ISSN： 2424-2799  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 深層学習を用いた要素積分の最適化法では,標準的な数値積分の重みに対して要素ごとに異なる修正係数を乗じて積分値を改良する。学習用データとして用いる多数の要素に対して最適な修正係数を効率的に求められ,しかも深層学習の学習データとして適した性質を有することが望ましい。本研究では,教師データとして必要な,要素ごとの最適積分パラメータを効率的に求める手法について最小二乗法に基づく方法,遺伝的アルゴリズムに基づく方法を比較検討した。(著者抄録)

シソーラス用語： 解析 ,  *機械学習 ,  *最適化 ,  データ ,  遺伝的アルゴリズム ,  剛性マトリックス ,  基底関数 ,  *学習
準シソーラス用語： アイソゲオメトリック解析 ,  求積法 ,  深層学習

分類 (1件)： 弾性力学一般  (HC02010M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  要素 ,  積分 ,  最適化 ,  学習 ,  データ作成