2022年度学院等開講科目工学院機械系機械コース

宇宙システムアナリシスＢ

開講元: 機械コース
担当教員: 古谷寛
授業形態: 講義 (ライブ型)
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 木1-2
クラス: -
科目コード: MEC.M531
単位数: 100
開講時期: 2022年度
開講クォーター: 4Q
シラバス更新日: 2025年7月10日
使用言語: 英語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

宇宙機システムの設計のためには，最適化の数学的理論を理解するとともに，多目的最適化ならびに複合領域最適化と，パレート最適解の概念を理解することが重要です．本講義では，最適化の基礎理論から始め，パレート最適化やロバスト最適化の考え方を講述し，複雑なシステムの最適設計への発見的最適化手法などの適用方法について講述します．

到達目標

【到達目標】　宇宙機システムを与えられた設計要求のもとで最適なシステム設計するために必要な，パレート最適解の概念，ロバスト設計，などの考え方を踏まえた工学的最適化手法を理解できるようにするとともに，最適化手法を設計に適用できるようにすることを目標とします．，
【テーマ】　最適化の数学理論ならびに，宇宙機システムの最適化のための近似手法，発見的最適化手法，多目的最適化，複合領域最適化をテーマに，宇宙機システム構造最適化への適用方法を述べるともに，一般的な最適設計への応用を理解し身につけます。

キーワード

構造最適化，最適設計，発見的的最適化，多目的最適化，複合領域最適化, アルゴリズム

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

理解を深めるために必要に応じて演習および宿題(report提出）を提示して講義する．

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	最適化の基礎と一変数関数の最適化	最適化の概念と1変数関数の最適化の取り扱い
第2回	制約のない多変数関数の数最適化	制約のない多変数関数の最適化の取り扱い
第3回	制約のある関数の多変数最適化と線形計画法	制約のある関数の多変数最適化と線形計画法を学ぶ
第4回	逐次近似最適化法	逐次近似最適化法を学ぶ
第5回	直接最適化法	直接最適化法を理解する
第6回	近似最適化法	近似最適化法を学ぶ
第7回	多目的最適化と構造システム最適化	多目的最適化と構造システム最適化を理解する

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

Numerical Optimization Techniques for Engineering Design, Garret N. Vanderplaats

参考書、講義資料等

Numerical Optimization Techniques for Engineering Design, Garret N. Vanderplaats

成績評価の方法及び基準

各回のレポート課題ならびに期末試験

履修の条件・注意事項

解析力学，構造解析，弾性力学，計算機プログラミングの知識を要する．

連絡先 (メール、電話番号) ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。

furuya.h.ab[at]m.titech.ac.jp

オフィスアワー

メールでの問い合わせに応じて対応する．