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構造物を設計する段階において、よりより設計への設計変更を自動的に行なう構造最適設計の理論は'60年代からしばしば論じられてきた。しかし、実際の工業製品設計の現場では、最適設計の理論に基づいて設計を進めている例は非常に少ない。
大多数は現在までの製品に対し経験的に改良を加味させる程度であり、定式化された適切な手段で設計を行なっているエンジニアは少数であるのが現状である。
本研究では、知識ベースシステムを駆使し最適設計をインテリジェント化することを考察した。まず知識とそれに基づく推論を行なう人口知能の技術をふたつのフェーズに用いる事を考えた。すなわち、実際の工業製品を如何に最適化に適応できるように数学的に表現するかという「モデリングフェーズ」と、その数学的に表現されたものを如何に最適化するかという、最適化アルゴリズムをインテリジェント化する「ソリューションフェーズ」である。それぞれのフェーズを推論機構で支援することにより、最適設計という強力な方策を各設計現場で万人が手軽に活用できる手法を提案した。また最適化の手順を階層化させることにより多段階とし、モデル調整法の手法を用いて最適化を行い、船体断面の最適化を計る際に必要な計算時間を大幅に短縮させる事が出来た。従来の経験による設計変更に対し、構造設計法および数理計画法などを用いることにより、より計画的に設計変更出来るようになった。近年の有限要素モデラ-の進歩により、解析モデルをアップデ-トしながら、解析と設計変更を繰り返す形状最適設計の可能性を提示した。

【研究分担者】
鈴木克幸	東京大学	大学院・工学系研究科	助教授	(Kakenデータベース)