トポロジー最適化を深く理解し、自在に活用するための実践講座。
基礎理論から最新応用、COMSOLやMATLABによる実装まで網羅!
構造・熱・流体など多様な物理場での最先端事例も多数紹介。

トポロジー最適化の基礎と実装・活用事例および最新動向【LIVE配信】

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

【アーカイブ配信:9/19~9/26(何度でも受講可能)】の視聴を希望される方は、こちらからお申し込み下さい。

セミナー概要
略称
トポロジー最適化【WEBセミナー】
セミナーNo.
250911
開催日時
2025年09月18日(木) 10:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
講師
大阪大学 大学院工学研究科 准教授 博士(工学)
矢地 謙太郎 氏

【ご専門】
トポロジー最適化
価格
非会員:  55,000円 (本体価格:50,000円)
会員:  49,500円 (本体価格:45,000円)
学生:  55,000円 (本体価格:50,000円)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円(税込)から
 ・1名で申込の場合、49,500円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、
  55,000円(1名当たり 27,500円)(税込)です。

会員登録とは? ⇒ よくある質問
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントを
  ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
  ついてはこちらをご覧ください。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
  10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
  ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
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
必要な予備知識
大学の工学系で習う微積分および線形代数を予備知識とします。
習得できる知識
・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
趣旨
 構造物の性能は形状に大きく依存するため、最適な形をいかに創り出すかは工学設計における本質的な課題といえます。こうした背景のもと、物理場の数値シミュレーションと最適化理論を融合し、高度な自由度を持つ形状設計を実現する手法として、トポロジー最適化が広く活用されるようになっています。
 本セミナーでは、トポロジー最適化を自在に扱うために必要となる基礎理論をわかりやすく解説するとともに、構造、熱、流体といった多様な物理場における最新の応用事例を紹介します。さらに、汎用ソフトウェアCOMSOL MultiphysicsやMATLABのサンプルコードを用い、実務で役立つ実装手法についても詳しく解説します。
 近年注目される設計支援手法であるジェネレーティブデザインについても取り上げ、機械学習を応用した次世代型アプローチの最新研究事例を紹介しながら、革新的な設計手法への理解を深めていただきます。
 最先端の設計技術を実務に取り入れたい方、次世代のエンジニアリングに挑戦したい方に最適な内容です。
プログラム

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 事例紹介:金型、熱交換器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 生成AI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 事例紹介:乱流熱伝達問題、トレッドパターンの機能と意匠の両立設計etc.
   3.6 今後の展望


【質疑応答】

キーワード
トポロジー最適化,数値シミュレーション,設計,MATLAB,AI,セミナー,講演,研修
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