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半正定値計画問題( SDP) の 工学的応用について. SDP の応用分野及び研究. 確率的交通計画 (MIT) 旅客機の機体設計 ( 米 , ボーイング社 ) 建築物構造最適化(京大 ) データマイニング ( 京大 , IBM 基礎研他 ) その他(制御分野、量子物理化学など). 半正定値計画法を用いた 1 次固有振動数制約での最適設計. 制約:トラスの全ての固有振動数が指定値以上。 目的:全部材体積を最小化する。 設計変数:部材断面積を求める。. 固有値制約下でのトラスの最小重量設計. 地盤(地震動)との共振を避ける。 風荷重による振動を避ける。
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半正定値計画問題(SDP)の工学的応用について半正定値計画問題(SDP)の工学的応用について
SDPの応用分野及び研究 • 確率的交通計画(MIT) • 旅客機の機体設計(米, ボーイング社) • 建築物構造最適化(京大) • データマイニング(京大, IBM 基礎研他) • その他(制御分野、量子物理化学など)
半正定値計画法を用いた1次固有振動数制約での最適設計半正定値計画法を用いた1次固有振動数制約での最適設計 • 制約:トラスの全ての固有振動数が指定値以上。 • 目的:全部材体積を最小化する。 • 設計変数:部材断面積を求める。 固有値制約下でのトラスの最小重量設計 • 地盤(地震動)との共振を避ける。 • 風荷重による振動を避ける。 • 動的な剛性の指標
固有値制約での最適設計の実験例 対称な構造物では対称な解が得られる
固有値制約での最適設計の実験例 トポロジー最適化の手法
固有値制約下でのトラスの最小重量設計 第 i 部材 非構造質量
固有値制約での最適設計の実験例 2層平板トラス
線形座屈係数制約での最適設計の実験例 円筒形トラス
線形座屈係数制約での最適設計の実験例 円筒形トラス
問題の難しさ • 最適解において、最小の固有値がしばしば重複することが知られている。 • 従来の方法では、設計変数に対する固有値の感度係数を求める必要がある。 • 最小固有値が重複する場合には感度係数が不連続になるため、特に重複度が大きい場合は、従来の方法では解くことは極めて難しい。
SDP を用いる利点 • 固有値が重複する場合でも容易に解くことができる。 • 従来の方法より、解法の取り扱いが簡単。 • 計算時間が短く、より大規模な問題を扱うことが可能。 • SDP の等式標準形で書ける条件であれば,制約条件の付加が容易である。
問題の特殊構造 • 疎な問題に属する。 • 不等式制約条件(部材の断面積の下限)を持つ。 • SDPA の数値実験の題材としても適している。
結論 • 指定1次固有値を有するトラスの最適設計問題をSDP の形に定式化し、SDPA を用いて解いた。 • 最適解で1次固有値が重複する場合も問題なく解くことができるので、大規模な問題も解くことが可能である。 • 構造物が対称な場合には、対称解に収束する。 • 最適性必要十分条件の導出と、既往の必要条件との比較。
今後の課題 • 骨組構造の1次固有値制約下での最適化への拡張。 • 座屈荷重係数を指定したトラスの最適設計への応用。 • 実用的な最適トポロジーを求める際の、組み合わせ的手法の考慮。
1次固有値制約下での骨組の最小重量設計 第 i 部材 非構造質量