Multi-Objective Design Optimization of Fluid Machinery
流体機械の多目的設計最適化

We are developing a multi-objective optimization method, in which “evolutionary computation” is used as the core technology, as an approach to create innovative engineering design, and applying this approach to the design of fluid machinery. This approach is useful for the discovery of new design knowledge, by finding various optimal design candidates and extracting characteristic information from the candidates.

革新的な工学設計を創出する方法として、「進化計算」をコア技術とした多目的最適化手法を開発し、流体機械の設計事例への応用に取り組んでいます。相反する設計目的の下に存在する様々な最適設計案を見つけ出し、それらに潜在する特徴的な情報を機械的に抽出することで、新たな設計知識の発見に役立てています。


Uncertainty Quantification in Fluid Analysis and Design
流体解析・設計における不確かさ評価

Real-world flow phenomena are caused by various “uncertain” physical factors. Numerical analyses used to simulate flow phenomena are often simplified without considering such uncertainties, and these results often disagree with the real-world phenomena. Hence, we quantify the behavior of physical quantities against uncertainty in fluid analysis, for accurate simulation of flow phenomena and reliable design of fluid machinery.

実世界に見られる流体現象は、無数の「不確かな」物理要因が複雑に絡み合って発生します。流体現象の再現を目的とした数値解析は通常、こういった不確かさの存在を無視して単純化されることが多く、その結果は実現象とかけ離れたものとなります。そこで本研究では、流体解析の中で不確かさに対する物理量の挙動を定量的に評価することで、流体現象の正しい再現や流体機械の信頼性設計に役立てています。


Surrogate Modeling for Efficient Fluid Analysis and Design
代替モデリングによる流体解析・設計の高効率化

In actual engineering design, it is desirable to reduce the turn-around time needed to obtain a design candidate satisfying pre-specified requirements. We, therefore, develop a “surrogate model,” which represents a complex response relating performance to the change in the shape of a design candidate through a mathematical form. This model can estimate the performance for any design candidate with a different shape promptly, and thus it can reduce the time for fluid analysis and design.

工学設計の現場では、与えられた設計要求を満足する設計案が得られるまでのターンアラウンドタイムの短縮が望まれています。そこで本研究では、設計案の形状変化に対する性能の複雑な応答を数学式として記述する「代替(サロゲート)モデル」を開発しています。これにより、形状の異なる任意の設計案についてその性能を瞬時に推定できるようになり、流体解析および設計の時間短縮に役立てています。