トポロジー最適化を用いたハイブリッド遺伝的アルゴリズムによる分散特性最適化の検討

摘要

トポロジー最適化では現在の構造から構造が微小変化したときの特性変化を基により特性の良い構造に更新していくため比較的少ない，回数の導波モード解析で最適化構造か得られ，計算量の点から見ると有利であるが，最適化構造が初期構造に依存しやすく，問題によっては局所的な解に収束することが問題となる．一方，GAでは多くの多様な個体から次世代の個体を生成していくため，より多くの導波モード解析が必要であり，計算量はトポロージー最適化と比較して増加するが，個体の多様性が十分に保たれるなら，より大域的な解を探索することができる．今回はより大域的な最適解をより速く探索するためトポロジー最適化とGA の二つの最適化を組み合わせたハイブリッド手法を用いて最適化を行い，これまで検討してきたトポロジー最適化やGAとの比較を行う．