MMDS大阪大学 数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,Osaka University

形状最適化問題における評価関数の領域積分による表現と有限要素解法

鈴木 厚(大阪大学サイバーメディアセンター・招聘准教授 / 理化学研究所 計算科学研究センター)

AI・データ利活用研究会 第41回

形状最適化問題における評価関数の領域積分による表現と有限要素解法

鈴木 厚(大阪大学サイバーメディアセンター・招聘准教授 / 理化学研究所 計算科学研究センター)

熱流体における形状最適化問題では障害物の表面での熱放出の最大化を目的とし,
また圧力損失の制約条件のため流体の流出境界において全圧の表面積分を考える. これらの物理量の評価は離散化による計算で得られた解の勾配を扱う,
あるいは非圧縮性に関する随伴変数の解である圧力を事後処理に利用するなど精度が低下する.
物理変数に関する状態問題の弱形式を適切に導出することで, 表面積分による評価を領域積分で置き換えることができ,
離散的な微分とその境界への制約操作を導入することなく, 評価関数や制約条件を領域積分で記述する堅牢なアルゴリズムを導出できる.
有限要素法の数値計算のための領域記述言語(DSL)の FreeFEM による数値計算を示す.

講師: 鈴木 厚(大阪大学サイバーメディアセンター・招聘准教授 / 理化学研究所 計算科学研究センター)
テーマ: AI・データ利活用研究会 第41回
日時: 2022年11月11日(金) 講演 18:00-19:00 質疑 19:00-20:00
場所: オンライン
参加費: 無料
参加方法: Zoomウェビナーを用いたオンラインでの開催となります。
参加ご希望者は下記より事前登録下さい。

開催時刻:2022年11月11日 06:00 PM 大阪、札幌、東京
トピック:AI・データ利活用研究会 第41回

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https://zoom.us/webinar/register/WN_e31qEpbTTzmRJDFSZRg6-Q

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アクセス: オンライン
お問い合せ: 本ウェブサイトの「お問い合せ」のページをご参照ください。