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J-GLOBAL ID：202002267030110390   整理番号：20A0596386

トポロジー最適化により導かれた多重忠実度設計【JST・京大機械翻訳】

Multifidelity design guided by topology optimization

著者 (3件)： Yaji Kentaro (Department of Mechanical Engineering, Graduate School of Engineering, Osaka University, Osaka, Japan) ,  Yamasaki Shintaro (Department of Mechanical Engineering, Graduate School of Engineering, Osaka University, Osaka, Japan) ,  Fujita Kikuo (Department of Mechanical Engineering, Graduate School of Engineering, Osaka University, Osaka, Japan)
資料名： Structural and Multidisciplinary Optimization  (Structural and Multidisciplinary Optimization)
巻： 61  号： 3  ページ： 1071-1085  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0188A  ISSN： 1615-147X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,複雑な計算的に重いおよび/または不安定なトポロジー最適化問題を間接的に解く目的で,多忠実度設計最適化の概念に基づくフレームワークを提示した。著者らの第一のアイデアは,低忠実度最適化と高忠実度評価のために,元のトポロジー最適化問題を二つのタイプのサブ問題に分割することである。このアイデアを実現するために,種付けパラメータと呼ぶ人工設計パラメータを,トポロジー最適化候補の様々なパターンを生成するための低忠実度最適化問題に組み込んだ。低忠実度最適化問題は,元の物理現象の非線形性を減少させることにより,容易に解けるものとして意図的に定式化される。特に,低忠実度最適化問題において妥当な播種パラメータを選択することは,提案したフレームワークを採用するために不可欠である。高忠実度評価の目的は,高忠実度解析モデルを用いて満足な解を得ることである。それは,実験の設計を通して,トポロジー最適化候補のデータセットから,元の物理現象の非線形性を考慮する。提案したフレームワークを等温および熱乱流問題の二つの事例研究に適用し,複雑なトポロジー最適化問題を解くための代替戦略としての有効性を検討した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 事例研究 ,  乱流 ,  有効性 ,  最適化問題 ,  *多重化 ,  *最適化 ,  実験計画法 ,  解析モデル ,  非線形性 ,  定式化
準シソーラス用語： 設計変数 ,  種付け ,  高忠実度 ,  設計最適化 ,  *位相最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： トポロジー最適化 ,  多重忠実度設計最適化 ,  実験計画 ,  乱流

分類 (1件)： 平板  (HD03060Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： トポロジー最適化 ,  多重 ,  忠実度 ,  設計