トポロジー最適化の基礎と実装方法および活用事例・最新動向

セミナー趣旨

受講対象・レベル

実務や研究でトポロジー最適化やジェネレーティブデザインを取り入れたい方が対象となります。大学の工学系で習う微積分を予備知識とします。また、これまでにトポロジー最適化のセミナーに参加したことがある、あるいは関連する文献に一度は目を通したことがある方が望ましいです。
拙著で恐縮ですが、以下の解説記事に予め目を通していただければ幸いです。
矢地謙太郎『はじめてのトポロジー最適化、精密工学会誌、2019』

習得できる知識

・トポロジー最適化の基礎、活用事例、最新動向
・COMSOLとMATLABを組み合わせた実践的な開発プラットフォーム(MATLABのサンプルコードを提供)
・機械学習を利用した新しいジェネレーティブデザインの枠組み

セミナープログラム

１．トポロジー最適化
　1.1 基本的な考え方
　1.2 最も代表的なトポロジー最適化〜密度法〜
　1.3 設計変数のフィルタリングとプロジェクション
　1.4 感度解析(随伴法)
　1.5 数理計画法
　1.6 構造・熱・流体問題における事例紹介
　　　：メタマテリアル、ヒートシンク、熱交換器、フロー電池etc.
 
２．具体的な実装法
　2.1 トポロジー最適化を実施するための様々なソフトウェア
　2.2 COMSOLとMATLAB
　2.3 サンプルコードの利用方法
　2.4 実演：熱伝導問題
　2.5 応用例の紹介：構造、熱、流体問題
 
３．最新の研究事例の紹介
　3.1 トポロジー最適化が抱える本質的課題
　3.2 マルチフィデリティ形態創成法
　3.3 ジェネレーティブデザインの基本的な考え方
　3.4 深層生成モデルを利用したデータ駆動型ジェネレーティブデザイン
　3.5 構造、熱流体問題における事例紹介
　3.6 今後の展望

　□質疑応答□

セミナー講師

大阪大学　准教授　博士(工学)　矢地 謙太郎　氏
専門：トポロジー最適化、機械学習を利用したデータ駆動型設計
2016年京都大学大学院工学研究科博士後期課程修了。博士（工学）。2016年より大阪大学大学院工学研究科助教。2021年4月より1年間、テキサス大学オースティン校Oden Instituteにて客員研究員。流体分野を中心としたトポロジー最適化や深層学習を利用した最適設計に関する研究に従事。

セミナー受講料

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