さらに別の視点からノンパラメトリック最適化の難しさについて解説します！
前回までで、ノンパラメトリック最適化では求めるべき設計変数の数が多い、 つまり探索すべき空間の次元が大きいために、感度を使った最適化アルゴリズムが 使われることを説明しました。 この記事では、さらに別の視点からノンパラメトリック最適化の難しさについて 解説します。 是非ダウンロードしてご覧ください。 【掲載内容】 ■第4話 ノンパラメトリック最適化の難しさその3「チェッカーボード現象」 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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株式会社くいんとは、『圧倒的海外製品優勢なCAEソフトウェア分野に日本のオリジナル製品で参入したい』 という強い想いを胸に設立した、計算力学・CAEソフトウェア開発を専門とするベンチャービジネスカンパニーです。常にオリジナリティにこだわり「夢のあるCAEを日本から」をモットーに、自社製CAEソフトウェアの開発・販売・サポートをおこなっております。 ≪ソフトウェア≫ ●構造最適設計 OPTISHAPE-TS 初期設計段階や既存形状の改良・改善など様々な場面で有用な構造最適化 ●CADモデル生成 S-Generator 最適化された形状をCADモデルへ ●イメージベース構造解析 VOXELCON CT画像やCADからのSTLデータをダイレクトにモデル化し解析・計測 ●汎用パラメーター最適化 AMDESS 表計算ソフトを使う感覚で行うパラメータ最適化 ●SOLIDWORKSアドイン構造最適設計 HiramekiWorks SOLIDWORKS内で構造最適化を行い 結果形状のCADモデルを自動生成
