「多目的最適設計」の基礎・手法と実設計への活かし方 ~デモ・サンプルプログラム付~

~ 勾配法、進化計算法、応答曲面モデル、物理ベース、データマイニングによる最適設計とその応用 ~

・従来の知識・経験・勘だけを頼りにした設計方法に代わり、最適化アルゴリズムを用いて革新的な設計を実現するための講座
・最適設計の本質に関わる基礎や各種手法を修得し、ものづくり案件の解決や効率的な設計に活かそう! 
・専門書などにはない実用的な使い方を分かりやすく解説いたします

講師の言葉

 設計者の知識・経験・勘だけを頼りにした従来の設計方法に代わり、最適化アルゴリズムを用いて革新的な設計をコンピュータ上で機械的・半自動的に探索する方法「最適設計」が、実際に多種多様なものづくりの現場で利用されています。今日では、代表的な最適化アルゴリズムを実装した数々の
ソフトウェアも市販されており、そのライセンスを購入しさえすれば、たとえ不慣れな者であっても、手軽に各自のものづくり案件に応用できるようになってきました。その一方で、最適設計はあらゆるものづくり案件の解決に万能であると誤解し、単なる道具として安直に利用する者が多く見かけられる
ようになってきたことも事実です。
 そこで本講義では、ものづくりの現場で頻繁に見られる「多目的」の最適設計を対象として、最適設計の本質に関わる基礎、最適設計のための各種手法、そしてその応用について、PCによるデモを交えて丁寧に解説します(デモに用いるサンプルプログラムは受講者に終了後配布します)。
 本講義により、各自のものづくり案件の解決に役立つ、最適設計に関する普遍的センスの体得を期待しています。

本講座は、会場が変更になりました。(新宿→市ヶ谷)

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年01月31日(金) 10:30 ~ 17:30
開催場所 宮崎県東京ビル
カテゴリー 電気・機械・メカトロ・設備
受講対象者 ・設計・開発など、ものづくりに携わる方(専門分野や熟練度は問いません)
予備知識 ・微分積分・線形代数・統計学などの基礎数学
・サンプルプログラムを使用したい方はC言語などによるプログラミング手法
修得知識 ・各自のものづくり案件の特徴に応じて、最適設計のための手法を適宜選択できるようになる
・最適な設計を、現実的な時間内で効率良く探ることができるようになる
・最適な設計を探るだけに留まらず、その設計が最適となるための物理的理由を探ることができ、設計に活かせる
プログラム

1.最適設計の基礎
  (1).定式化
  (2).最適性・実行可能性
  (3).単峰性問題・多峰性問題
  (4).単目的問題・多目的問題

2.勾配法による最適設計
  (1).ニュートン法・準ニュートン法
  (2).二次計画法
  (3).逐次二次計画法
  (4).PCによるデモでの解説

3.進化計算法による最適設計
  (1).単目的遺伝的アルゴリズム
  (2).多目的遺伝的アルゴリズム
  (3).PCによるデモでの解説

4.応答曲面モデルによる最適設計
  (1).多項式回帰
  (2).クリギング
  (3).逐次近似最適化
  (4).PCによるデモでの解説

5.物理ベース最適化
  (1).直接法
  (2).随伴法
  (3).PCによるデモでの解説

6.データマイニングによる最適設計
  (1).分散分析
  (2).k平均クラスタリング
  (3).自己組織化マップ
  (4).決定木
  (5).ラフ集合

7.実設計への活かし方
  ・応用事例を交えて

キーワード 最適設計 勾配法 ニュートン法 二次計画法 進化計算法 遺伝的アルゴリズム 応答曲面モデル 多項式回帰 クリギング 逐次近似最適化 物理ベース最適化 データマイニング 分散分析 決定木 自己組織化マップ ラフ集合
タグ シミュレーション・解析強度設計最適化・応力解析設計・製図・CAD
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
宮崎県東京ビル
東京都千代田区九段南4-8-2
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