機械設計における「多目的最適化技術」の基礎と応用およびそのポイント ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~ 勾配法、進化計算法、代替モデリング、ベイズ最適化、機械設計への活かし方とそのポイント~

・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を修得し、設計実務に応用するための講座
・最適設計の本質に関わる基礎から多目的最適化のための代表的手法や機械設計への応用までを修得し、創造的で効率的な製品設計に活かそう!
・講義のなかで紹介するサンプルプログラムはお配りいたします

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・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください

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、最適設計の本質に関わる基礎から始め、多目的最適化のための代表的手法、さらには多目的最適化の結果分析を含む機械設計への応用まで発展させて、サンプルプログラムを用いたデモを交えて丁寧に解説します(サンプルプログラムは受講者に配布します)。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。

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年08月01日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナー電気・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
・英語の読解力
・Pythonで書かれたサンプルプログラムを実行できる環境(例えば、Google Colaboratory)
修得知識 ・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るようになる
プログラム

1.最適設計
  (1).設計に向けたシミュレーション
  (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
  (5).航空機設計におけるトレードオフ

2.勾配法による最適設計とその応用
  (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).サンプルプログラムを用いたデモでの解説

3.進化計算法による最適設計とその応用
  (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).サンプルプログラムを用いたデモでの解説

4.代替モデリングによる最適設計とその応用
  (1).実験計画法
  (2).多項式モデル
  (3).クリギング
  (4).ベイズ最適化
  (5).モデル検証
  (6).サンプルプログラムを用いたデモでの解説

5.データマイニングによる最適設計とその応用
  (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
 
6.機械設計への活かし方とそのポイント(応用事例を交えて)
  (1).航空機設計
  (2).ターボ機械設計
  (3).熱流体デバイス設計

キーワード 最適設計 勾配法 単目的遺伝的アルゴリズム 多目的遺伝的アルゴリズム 代替モデリング クリギング ベイズ最適化 データマイニング 自己組織化マップ 決定木 ラフ集合
タグ データ解析ロボット機械機械要素工作機最適化・応力解析自動車・輸送機設計・製図・CAD熱設計
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
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日