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アイテム
物理シミュレーションと深層学習による金属・樹脂界面の密着度強化のための構造最適化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220866
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220866c96f3cec-9c50-43e9-a54d-6225d6b425a8
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z84-5Q-04.pdf (255.8 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 物理シミュレーションと深層学習による金属・樹脂界面の密着度強化のための構造最適化 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 神戸大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 神戸大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 神戸大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 神戸大 | ||||||||||||||
| 著者名 |
黄, 伊莎
× 黄, 伊莎
× Tristan, Hascoet
× 高島, 遼一
× 滝口, 哲也
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 画像処理や音声処理など様々な分野で非常に効果的な深層学習は、物理分野での活用が期待されている。その背景には、近年の自動微分パッケージの発達があり、深層学習で物理パラメータの勾配を用いることで、効率的な最適化が実現できる。そこで、材料工学において接着力の向上が求められる金属板と樹脂の構造最適化に、物理シミュレーションの一つであり、構造設計手法としてよく用いられるトポロジー最適化を深層学習に組み込むことを提案する。本研究では、自由形式のトポロジー最適化の深層正則化に関する従来の研究に基づき、樹脂銅界面の結合強度を最大化するトポロジー構造を見つけるための深層学習アプローチの有効性を調査した。 | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 239-240, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
