Yoshihiro Kanno 研究室

主宰者：Yoshihiro Kanno
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、機械・構造設計における複雑な最適化問題を解く方法論と、その応用に関する研究を行っています。研究の中心は、複数の目標を同時に達成する必要がある設計問題や、材料特性や外部条件の不確実性が存在する環境下での構造最適化です。例えば、電動機の設計では平均トルクとトルク変動の両立、トラス構造では強度と軽量化の両立といった問題に取り組んでいます。 手法としては、最適化理論と数値解析を組み合わせたアプローチを採用しています。勾配法や内点法といった最適化アルゴリズムを工夫し、大規模な設計問題でも高速に解けるようにしています。また、実験データから材料の特性を直接学習する「データ駆動」な手法も開発しており、経験則に頼らない自由度の高い設計を実現しています。さらに、不確実性を考慮した設計手法も展開し、材料ばらつきや外力変動の中でも信頼性の高い構造設計ができる理論と計算法を構築しています。 これらの研究成果は、モータ設計、建築構造物、機械要素など多様な工学領域への応用が想定されており、実用的な価値を持つ最適化技術の開発を目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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