Topology optimization using convolutional neural network
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畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の成熟に伴い，人間を上回るほど高精度の画像認識が実現されました．本研究では，CNNを用いて構造の最適設計を行う手法を提案します．本稿では，構造の剛性を最大化する材料密度分布を得ることを目的とします．材料密度が高い箇所は高剛性，低い箇所は低剛性となります．まず，材料密度分布を画像と見たててCNNに入力し，剛性に関する特徴量を抽出します．その抽出結果に基づいて剛性を高める材料密度分布を取得します．
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- 9. 2018/12/06 高橋 佑亮，鈴木良郎（東工大） 9 提案手法による最適化結果 低 密 度 高 SIMP法(従来手法) CNN(提案手法) 提案手法の最適解は，連続性が低い CNNによる最適解をSIMP法の初期解として用いることで， ・構造の実現性を高めること ・優れた解を得ること を期待
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