工学系のための最適設計法―機械学習を活用した理論と実践

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工学系のための最適設計法―機械学習を活用した理論と実践

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  • サイズ A5判/ページ数 271p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784320114418
  • NDC分類 501.1
  • Cコード C3041

出版社内容情報

 本書は,工学系の学部生・大学院生やエンジニアを対象に,最適化手法や最適設計法およびその応用事例をわかりやすく解説した書籍である。
 最適設計の基礎用語や定式化からはじまり,非線形計画法の代表的な手法について,アルゴリズムを理解するため,手計算程度でできる例を交えて解説している。多目的最適化では,基礎となる考え方や用語、各手法の特徴,トレードオフ分析などについて,数理的な側面から例題をまじえて丁寧に解説している。また,大域的最適化や応答曲面を用いた逐次近似最適化についても例を交え,解説している。特に,逐次近似最適化を用いた最適設計法は,近年のコンピュータシミュレーションを活用した最適設計を進める上で,非常に重要な役割をしており,細かなパラメータの設定や計算上の注意点について詳述し,VBAによるサンプルコードも部分的に記載している。
 機械学習を活用した最適設計法の応用事例として,ものづくり分野の中でも特に,薄板成形とプラスチック射出成形を対象に,シミュレーションと検証実験結果も含んだ多くの事例が紹介している。逐次近似最適化を中心とした各種最適化の関係性が体系的に整理され,「機械学習を活用した最適設計法」の入門的な内容から応用事例まで幅広くカバーされており,学生や研究者,エンジニアにとって最適設計法の理論と応用を理解するために最適な一冊である。

目次

第1章 機械学習と最適設計
第2章 最適設計の基礎
第3章 非線形計画法
第4章 多目的最適化
第5章 大域的最適化
第6章 応答曲面と逐次近似最適化
第7章 機械学習を活用した最適設計法の実践に向けて
第8章 薄板成形における可変ブランクホルダー力の最適軌道設計
第9章 プラスチック射出成形におけるプロセスパラメータの最適化
付録 サンプルコード

著者等紹介

北山哲士[キタヤマサトシ]
1997年早稲田大学理工学部機械工学科卒業。1999年早稲田大学大学院理工学研究科機械工学専攻修士課程修了。2002年金沢大学工学部助手。早稲田大学大学院理工学研究科機械工学専攻博士後期課程修了。博士(工学)。2005年金沢大学大学院自然科学研究科講師。2009年金沢大学理工研究域機械工学系准教授。2015年金沢大学理工研究域機械工学系教授。2019年金沢大学設計製造技術研究所設置に伴い、同研究所教授。専攻は最適設計、設計工学、材料力学(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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感想・レビュー

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みるか

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工学の諸分野では,何らかの制約条件の下で,何らかの目的を達成するように設計を行うことがある.この目的は,単一の評価値である場合もあるし,複数の評価値を同時に考える場合もある.設計には,条件を満たした上で一定の基準値を達成すれば良しとする満足化設計と,条件を満たしつつ目的を最小化(あるいは最大化)しようとする最適設計の二つに大別される.本書では,最適設計を主に扱う.数理最適化の類書と異なり,多目的最適化や大域的最適化を扱っていたり,設計を行うために有用な応答曲面などについても扱っている.2022/04/13

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