Generalization of global topology optimization using dimension reduction technology

使用降维技术的全局拓扑优化的推广

• 批准号: 22K03874
• 负责人: 山崎 渉
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Nagaoka University of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K03874/
• 关键词: 応答曲面法; 大域的最適設計; 次元削減技術; 設計変数空間; 固有直交分解; 深層自己符号化器; 形態最適化; 数値流体力学

本研究では、次元削減手法を用いた設計変数空間の適切な低次元化の実現と、それを援用した効率的な大域的最適設計技術の開発を目指している。次元削減手法としては、固有直交分解・独立成分分析・カーネル主成分回帰・深層自己符号化器等の手法について整備し、その比較検討を二次元翼形状の多目的最適設計問題において実施した。通常の（高次元）設計変数空間での検討結果を事前情報として次元削減手法を適用し、設計変数空間内での重要な方向を抽出する事で、設計変数空間次元の低減を実現するような手法を開発した。全ての次元削減手法において適切な設計変数空間の低次元化が実現でき、少ない設計変数・低い計算コストで従来手法での最適化結果と遜色のない結果を得ることができた。各次元削減手法による結果の違いについても考察を行い、各手法の効果や特性についても把握する事ができた。高次元設計変数空間に対する最適設計技術としては、機械学習技術を援用した効率的な大域的トポロジー最適設計手法を開発しており、その（途中）結果に対しても次元削減手法を適用して設計変数空間を低次元化する事を試みた。超音速二次元翼形態の最適設計問題に適用した結果として、高次元設計変数空間では探索しきれなかった最適解を得る事ができたケースもあり、適切な低次元化を実現できた上では効率的な大域的トポロジー最適設計が実現できることが示された。今後はこれらの開発技術を整備・拡張していく事により、工学的に有用な最適形態設計技術が構築できるものと考えている。開発手法は垂直軸型風車や多要素翼形態の設計問題等にも適用を試みる予定である。

这项研究旨在使用缩小尺寸技术来实现设计变量空间的适当减少，并开发使用这种方法的有效的全球最佳设计技术。至于降低方法，制备了诸如特征分解，独立组件分析，内核主成分回归和深度自我编码器之类的方法，并在二维叶片形状的多目标最佳设计问题中进行了比较和检查。我们已经开发了一种方法，该方法通过在正常（高维）设计可变空间中的考试结果应用尺寸降低方法来实现设计变量空间维度的减少，并在设计变量空间中提取重要方向。所有降低技术都可以在设计变量空间中适当降低，并且结果与较少的设计变量和低计算成本的常规方法的优化结果相当。我们还考虑了每种降低技术的结果差异，并能够理解每种技术的效果和特征。作为高维设计变量空间的最佳设计技术，我们开发了一种使用机器学习技术的有效的全球最佳设计方法，并且还采用了缩小尺寸的技术来将设计变量空间减少到结果（中等）。由于将其应用于超音速二维机翼形状的最佳设计问题，因此在某些情况下，在高维设计可变空间中无法完全探索的最佳解决方案，并且已经证明可以实现有效的全球拓扑设计，而可以在尺寸减少尺寸的同时实现适当的最佳设计。将来，我们认为，通过开发和扩展这些开发技术，我们将能够创建从工程学角度来看有用的最佳形式设计技术。该开发方法计划用于设计问题，例如垂直轴风力涡轮机和多元素机翼配置。

项目成果

次元削減手法を活用した空力最適設計技術の検討

降维法气动优化设计技术研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 山崎渉;鈴木康平
• 通讯作者: 鈴木康平

Efficient Design Optimization of Fluid Machinery Using Surrogate Model Approaches

使用代理模型方法进行流体机械的高效设计优化

• 发表时间: 2022
• 作者: 山崎渉;鈴木康平;Wataru YAMAZAKI
• 通讯作者: Wataru YAMAZAKI