Takayuki Yamada 研究室
主宰者：Takayuki Yamada
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、機械構造の最適設計と材料工学に関する研究を展開しています。主な研究対象は、トポロジー最適化手法を用いた機械部品や構造物の形状設計です。具体的には、熱伝導、振動、機械的強度といった物理現象を同時に考慮した最適設計問題に取り組んでいます。また、幾何学的な制約条件（厚さや曲率など）を満たしながら、所望の性能を実現する設計方法論を開発しています。
さらに、メタマテリアルと呼ばれる人工構造材料の設計・最適化も重要な研究テーマです。標準化されたモジュール要素を組み合わせることで、多様な機械的応答を実現する材料を作製できます。本研究室では、この設計プロセスに深層学習（ディープラーニング）を統合し、膨大な設計案から最適な構成をすばやく探索する手法を開発しています。このアプローチにより、従来の試行錯誤による設計よりも効率的に目的の性能を持つ構造を発見できるようになりました。
これらの研究は、バッテリーハウジングなどの熱・機械複合問題、柔軟性が必要なソフトロボティクス、エネルギー吸収デバイスなど、実工業への応用を念頭に置いています。数値シミュレーション、最適化理論、機械学習を統合したアプローチにより、次世代の機能性材料・構造の設計技術を確立することが研究の目標です。
※ 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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研究成果（100 件）
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- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.25025
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.25029
- DOI: https://doi.org/10.1002/nme.70120
- DOI: https://doi.org/10.1098/rspa.2025.0230
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- DOI: https://doi.org/10.2974/kmj.75.233
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.d24001
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.24012
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.24013
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.24083
- DOI: https://doi.org/10.1002/admt.202570074
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-025-04049-0
- [2025] Optimizing Metamaterial Inverse Design with 3D Conditional Diffusion Model and Data AugmentationDOI: https://doi.org/10.1002/admt.202500293
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsv.2025.119114
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2025.127083
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.24051
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2025.119111
- DOI: https://doi.org/10.1109/wcnc61545.2025.10978589
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2025.103907
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.matdes.2025.113800
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apm.2025.115959
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2025.117805
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2024.110297
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compstruc.2024.107600
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.24025
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-024-03903-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2024.117475
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsv.2024.118757
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.23084
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmecsci.2024.109693
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2024.117252
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.23071
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.23073
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.23089
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-024-03851-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2024.117169
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcp.2024.113111
- DOI: https://doi.org/10.1109/wcnc57260.2024.10570980
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.enganabound.2024.04.007
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.23041
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-024-03741-x
- DOI: https://doi.org/10.1299/transjsme.23-00082
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2023.116190
- DOI: https://doi.org/10.3397/in_2023_0155
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.23021
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2023.116585
- [2023] Multi-material topology optimization for additive manufacturing considering dimensional constraintsDOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2023.116027
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevb.107.144104
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-fall60731.2023.10333724
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2023.116415
- DOI: https://doi.org/10.1115/detc2023-111436
- DOI: https://doi.org/10.1115/detc2023-112499
- DOI: https://doi.org/10.1115/detc2023-111214
- DOI: https://doi.org/10.1115/detc2023-114619
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cad.2023.103628
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.c21004
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-spring57618.2023.10200925
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2023.02.058
- DOI: https://doi.org/10.1002/nme.7237
- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrad011
- [2023] Nesterov’s acceleration for level set-based topology optimization using reaction-diffusion equationsDOI: https://doi.org/10.1016/j.apm.2023.03.024
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compstruc.2023.107006
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-023-03670-1
- DOI: https://doi.org/10.1115/detc2023-110477
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2023.115940
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsv.2023.117939
- DOI: https://doi.org/10.2482/haigan.63.58
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2023.123964
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2023.116800
- DOI: https://doi.org/10.1002/nme.7206
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.21029
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.camwa.2022.01.032
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2022.102630
- DOI: https://doi.org/10.2974/kmj.72.87
- DOI: https://doi.org/10.1002/nme.6923
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmeoptis.2022.14.u00049
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.b21015
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.finel.2022.103892
- DOI: https://doi.org/10.1002/adem.202201104
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.22022
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.22037
- [2022] Topology optimization for rarefied gas flow problems using density method and adjoint IP-DSMCDOI: https://doi.org/10.1016/j.jcp.2022.111788
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.115728
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-20591-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2022.116200
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.21075
- DOI: https://doi.org/10.1364/ol.460488
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.matdes.2022.110832
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apm.2022.05.017
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.finel.2022.103758
- [2022] A new design approach for thermal actuators based on topology optimization with stress constraintsDOI: https://doi.org/10.1002/nme.6987
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.114863
- DOI: https://doi.org/10.11639/sjst.21068
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.114742
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