フーリエ級数展開を援用したマルチマテリアルトポロジー最適化手法の収束特性改善

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SA20057,RM20081

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: 2020/09/03

タイトル(英語): Improvement of Convergence Characteristic for Multi-material Topology Optimization Based on Fourier Series Expansion

著者名: 子田 陸(法政大学),山下 祐輝(法政大学),岡本 吉史(法政大学)

著者名(英語): Riku Koda(Hosei University),Yuki Yamasita(Hosei University),Yoshihumi Okamoto(Hosei University)

キーワード: フーリエ級数展開|ＩＰＭモータ|実数値遺伝的アルゴリズム|最急降下法|トポロジー最適化|Fourier Series Expansion|IPM motor|Real-coded Genetic Algorithm|Steepest Descent Method|Topology Optimization

要約(日本語): 近年，トポロジー最適化がモータ設計に積極的に活用されている．本論文では，フーリエ級数展開を援用した実数値遺伝的アルゴリズム（実数値 GA）によるトポロジー最適化の検討を行う．実数値 GA では，変数の数が多くなると，収束特性が劣化する．そこで本論文では，フーリエ級数展開の展開次数を世代毎に向上し，収束特性を改善できる手法を提案した．随伴変数法ベースの方法と比較し，提案手法の有効性を検証する．

要約(英語): Topology optimization (TO) is actively applied to the design of IPM motor. To reduce DoF of TO, Fourier series expansion is implemented to the modeling of material layout. When TO problem is solved by real-coded GA, the convergence characteristic is affected by DoF of TO. In this paper, the method to improve the convergence characteristic of real-coded GA is proposed.

原稿種別: 日本語

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