2020年度公募
seeds-0972 -
【関東】
性能評価が多分野にわたる対象にも対応できる高効率な最適設計手法・分析法
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VISION
ビジョン
評価コストが高く，複数指標を考慮しなくてはならない最適設計問題の解決を効率化します
USE CASE
最終用途例
任意の性能評価法に基づく多分野融合設計
USE CASE 01シミュレーションに基づく複数の性能指標に基づく最適設計問題を効率的に解決
USE CASE 02シミュレーション技法が確立されていない分野においても実験により評価値を取得することで適用可能です．
STRENGTHS
強み
少ないサンプル評価で製品設計・検討期間を短縮し，技術革新に必須な設計情報を俯瞰的に取得できます
TECHNOLOGY
テクノロジー
Kriging法による近似モデル上で取得する「改善期待値」から，最良点となり得る設計点を取得する
TECHNOLOGY 01
1目的問題に加えて，多目的問題や制約付き問題にも対応します
本最適設計法ではKriging法を用います．この手法では，まずパラメータの数に応じた回数，物理モデルでのシミュレーションや実験を行います．そのパラメータと評価値のセットから近似関数を目的関数分作り，多目的の改善期待値と制約満足度の積が最大となるパラメータの組み合わせを求めます．
近似モデルにはサンプル点の分布により不確実さがありますが，この手法ではそれを斟酌した改善期待量を求めることで，最適解の探索と近似モデルの精度向上を図ります．
追加サンプル点を取得したのちに，そのデータセットから有望な設計を抽出するほか，近似モデルを分散解析などによる分析から，パラメータ寄与度などの知識を得ます．
PRESENTATION
共同研究仮説
製品性能の向上のためにどのようにパラメータを与えるべきか，指針を取得します
RESEARCHER
研究者
金崎 雅博
東京都立大学システムデザイン学部航空宇宙システム工学科
経歴
現東京都立大学教授(2020-)，JAXA客員研究員兼任（2016-）．東北大学にて2004年に学位取得，その後，JAXA客員研究員(2004-2008)，首都大学東京准教授(2008-2020)．進化計算による空力設計を学んだのち，近似モデルによる最適設計を主な専門としています．
JAXAや自動車メーカー，その他国内の大学との共同研究実績があります．JAXAとの共同研究では，超音速航空機の空力騒音最適設計，火星探査航空機やハイブリッドロケットのシステム設計などの実績があります．
兼任先であるJAXAでは，進化計算と近似モデルを選択できる最適設計ツールセットHarmoneeの開発にあたっています．
過去の論文業績として，乗用車用配管の複雑形状に対する形状定義と進化計算による最適設計や旅客機空力デバイスの配置最適化があり，それぞれで関連の学会賞（平成19年度自動車工業会若手奨励賞，平成21年度日本航空宇宙学会奨励賞）を頂いています．
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