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Vol.79 No.11

カテゴリ	ホットトピックス
カテゴリ（英）	Hot Topics 翻訳
著者	1) 矢地謙太郎
著者（英）	1) Kentaro Yaji
勤務先	1) 大阪大学大学院
抄録	本稿では、従来のトポロジー最適化が抱える解探索の困難を克服するため、生成モデルと進化的アルゴリズムを融合したデータ駆動型最適化手法を提案する。提案手法は、かたちの交叉により感度を用いず順解析のみで最適構造を導出する。乱流熱伝達やCADモデル上での設計問題に対して、その有効性と将来性を具体的に示す。
抄録（英）	This article presents a data-driven approach to topology optimization that overcomes the limitations of conventional sensitivity-based methods. By integrating deep generative models and evolutionary algorithms, the proposed framework enables efficient exploration of high-dimensional design spaces without relying on gradient information. This approach is particularly effective for solving nonlinear, discontinuous, and multi-objective design problems, such as turbulent heat transfer optimization and CAD-based evaluations. The method promotes the democratization of topology optimization by reducing implementation barriers and enhancing design automation. Applications and case studies demonstrate the potential of this paradigm for practical and innovative engineering design. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

AND検索とOR検索が混在する場合は、OR検索が優先されます。

例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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