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

サイエンス＆テクノロジー株式会社矢地謙太郎　氏 40,150円

使いこなすうえで必要な基礎理論、サンプルコードを用いた実践的な実装方法、
構造・熱・流体問題における活用事例、機械学習を利用したジェネレーティブデザイン

トポロジー最適化の基礎理論から、メタマテリアル・ヒートシンク・熱交換器・フロー電池などの構造・熱・流体問題における応用、実践的な実装方法、最新の研究事例、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などについて詳しく解説します。

◇◆◇◆本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。◇◆◇◆
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【配布資料】
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このセミナーを受講すると、こんなスキルが身につきます

・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

セミナーの対象者はこんな方です

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』

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2023/08/07 (月) 10:30～ 16:30 （受付 10:20 ～ )

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申込み期間

～ 2023/08/06

主催会社

サイエンス＆テクノロジー株式会社

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定員

30名

受講料

40,150円 (主催会社からのE-Mail定期配信をご希望頂くと更に割引となります）

開講場所

本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
※会社・自宅にいながら受講可能です※　

講師

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。

カリキュラム、
プログラム

【セミナー趣旨】
　構造物の各種性能はそれらの形に依存することから、「最適な形を如何に仕立て上げるか」というのは、工学設計における根源的課題と言えます。このような背景のもと、物理場の数値シミュレーションと最適化理論に基づき、極めて高い自由度の形状設計を実現する方法論としてトポロジー最適化があります。
　本セミナーでは、このトポロジー最適化を使いこなす上で必要となる基礎理論をわかりやすく説明し、構造、熱、流体といった様々な物理場における事例を紹介します。その上で、汎用ソフトウェアCOMSOL MultiphysicsとMATLABのサンプルコードを活用した実践的な実装方法について講じます。さらに、トポロジー最適化を利用した設計支援の枠組みとして注目を集めるジェネレーティブデザインについても触れ、機械学習を取り入れたジェネレーティブデザインに関する最新の研究事例を紹介します。

【セミナー講演内容】
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 熱流体問題における事例紹介
　3.6 今後の展望

　□質疑応答□

セミナー参加費
支払い方法

　○ お支払方法

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　○ キャンセルについて

お申込み後、ご都合が悪くなった場合は代理の方のご受講も可能です。

やむなくキャンセルされる場合は、下記のキャンセル規定にて承ります。

その他、申込み要領は下記をご参照ください。

https://www.science-t.com/sem

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