株式会社中央エンジニアリング 航空宇宙事業部 部長代理 志谷 徹 様
近年、様々な分野の製品開発において金属3D積層造形をはじめとするAM(Additive Manufacturing)技術の適用拡大に伴い、トポロジー最適化解析を用いた設計手法が注目されている。
一方で、解析を実行する上で最適化条件の設定方法や中間密度と呼ばれるファジーな解析結果の取り扱いなどの課題があり、期待する様な最適設計案を導出するまでに多くの時間を費やしまうことでトポロジー最適化を利用した製品開発の足枷となることが度々生じる。
そこで、これらの課題解決のためトポロジー最適化解析に機械学習技術を応用することで、所望する設計要求を最大限に満足する解析結果を短時間で導出することが可能となる新たな設計アプローチについての事例を紹介する。