北海道大学 大学院
情報科学研究院
五十嵐 一
概要
材料形状を自由に変形させて最適形状を探索するトポロジー最適化は、良好な特性を持ち、かつ斬新な最適結果を生成できる。このため、トポロジー最適化は近年産業界から注目を集めている。一方、トポロジー最適化の過程では多数回の有限要素解析が必要であるため、大きな計算量が必要となる。この問題を解決するため講演者らは、深層学習機によりトポロジー最適化を高速化する方法を開発した。本手法ではまず、トポロジー最適化過程で得られた様々な機器形状画像とその特性を深層学習機に学習させる。最適化では、深層学習機により評価関数の計算を高速に行い、有限要素解析の実行回数を大幅に削減する。本講演では、深層学習によりトポロジー最適化を高速化した実例を紹介する。
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