カーネル主成分分析を用いた進化型トポロジー最適化法の次元削減に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SA25034,RM25034

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 静止器/【D】産業応用部門 回転機合同研究会

発行日: 2025/03/03

タイトル(英語): An Investigation of Dimension Reduction of Evolutional Topology Optimization Based on Kernel Principal Component Analysis

著者名: 佐藤 孝洋(室蘭工業大学),渡邉 真也(室蘭工業大学),泉井 一浩(京都大学)

著者名(英語): Takahiro Sato(Muroran Institute of Technology),Shinya Watanabe(Muroran Institute of Technology),Kazuhiro Izui(Kyoto University)

キーワード: 進化計算|カーネル法|主成分分析|トポロジー最適化　|Evolutionary algorithm|Kernel method|Principal component analysis|Topology optimization

要約(日本語): カーネル関数を用いたパラメトリックレベルセット関数を定義するトポロジー最適化法では、設計領域を密にカーネルで埋める必要があるため、設計変数の次元が増える。そこでカーネル主成分分析を用いて次元削減する方法について検討する。

要約(英語): The kernel principal component analysis (KPCA) is applied in order to reduce the dimension of the design variables. Namely, the eigen value decomposition is applied to the gram matrix constructed from the kernels used to define the parametric level set function. From the eigen vectors, reduced bases are prepared.

本誌: 2025年3月6日-2025年3月7日静止器/回転機合同研究会-2

本誌掲載ページ: 25-30 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,123 Kバイト