遺伝的アルゴリズムと形状微分に基づく局所探索法を用いた２段階トポロジー最適化

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：SA25097,RM25109

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：2025/8/23

タイトル(英語)：Two-Step Topology Optimisation Using Genetic Algorithms and Local Search Methods Based on Shape Differentiation

著者名：大村 遥人(京都大学),比留間 真悟(北海道大学),美舩 健(京都大学),松尾 哲司(京都大学)

著者名(英語)： Haruto Omura(Kyoto University),Shingo Hiruma(Hokkaido University),Takeshi Mifune(Kyoto University),Tetsuji Matsuo(Kyoto University)

キーワード：トポロジー最適化,遺伝的アルゴリズム,局所探索法,形状微分,有限要素法,磁気シールド,topology optimization,genetic algorithms,local search,shape differentiation,finite element method,magnetic shield

要約(日本語)：遺伝的アルゴリズムによるトポロジー最適化は、大域的な最適解を探索できるが計算効率が悪い。そこで、本報告では遺伝的アルゴリズムにより得たパレート解を初期形状として、形状微分に基づく局所探索法により最適化を行う2段階トポロジー最適化を提案する。そして、2段階トポロジー最適化による目的関数の改善効果について議論する。

要約(英語)：This report proposes a two-step topology optimization method to address the computational inefficiency of genetic algorithms (GAs) while retaining their global search capability. The method uses Pareto solutions from GAs as initial shapes, followed by local search based on shape differentiation for further optimization. The efficacy of this approach in enhancing the objective function will be examined.

本誌：2025年8月26日-2025年8月27日静止器/回転機合同研究会-1

本誌掲載ページ：67-72p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,972Kバイト