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設計工学
准教授 小林正和

掲載年度

2020

個別研究テーマ
(日本語)

機械学習を用いた航空機主翼の寸法最適化

個別研究テーマ
(英語)

Sizing optimization of aircraft wing using machine learning

研究者 小林正和
研究概要

寸法最適化は,構造の設計寸法や,板厚や断面積などを設計変数とする構造最適化の一種であり,CADシステムとの相性も良いことから幅広く用いられている.しかしながら,設計変数の数が増えるに従い,計算時間(計算の繰り返し数)が大幅に増大するという問題がある.
そこで本研究では,航空機の主翼を適用対象として,主翼の形状,構造を表す設計変数と評価特性(応力や固有振動数)の対応関係を機械学習を用いて学習し,構造解析を行わずに評価特性値を推論することで,最適化計算に要する時間を大幅に短縮する.

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