構造設計のための解析技術と最適設計への活かし方　～演習付～　＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

　近年、注目を集めている（１）トポロジー最適化、（２）データ同化、（３）機械学習等は、近年誕生した技術でなく、テクノロジーの進歩と共に再度脚光を浴びているものである。これらは全て逆解析と呼ばれる解析で統合することができ、ある目標を達成するための未知パラメータを決定する解析として位置づけられる。

　概念設計（コンセプトを決めるための設計）として利用される（１）トポロジー最適化は、近年、自動車の製造現場においても適用されており、ソフトウェアにも入ってきている技術である。パラメータの設定によっては、形態が変わることもあり、構造設計をする際にも注意が必要な点もある。また、シミュレーション結果を観測値に適合させる様に実施する（２）データ同化シミュレーションでは、物理パラメータのチューニングによりシミュレーション結果と観測値を合わせるのではなく、推定誤差を最小とする行列を算定することによりデータのフィッティングが図られる。AIにおいて使用される（３）機械学習では、物理モデルを介することなく、入力データと出力データを関係づけることができ、打音検査では、叩いた際の応答波形を入力とし、材料分布（材料有りを1、材料無しを０）を出力とすると非破壊検査にも応用することができる。

　本セミナーでは、（１）～（３）について、逆解析「（１）トポロジー最適化、（２）データ同化、（３）機械学習等」のノウハウも交えて解説を行う。

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