Shuzhi Xu 研究室
主宰者：Shuzhi Xu
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Shuzhi Xu研究室は、材料と構造の性能を最大限に引き出す設計最適化に取り組んでいます。従来の設計方法は経験や簡略化された公式に頼ることが多く、必ずしも最適な結果をもたらしていません。同研究室では、機械学習や統計手法を用いてこの課題に向き合い、コスト効率や軽量性、高強度を両立させた設計手法の開発を進めています。
具体的には、複合材料や格子構造、複合コンクリート造などを対象として、トポロジー最適化（材料の配置を最適に決める方法）を活用しています。計算コストが大きい詳細なシミュレーションと簡潔な近似モデルを組み合わせるマルチフィデリティ設計の枠組みや、複数の不確実性を考慮した信頼性制約を導入した最適化手法を提案しています。また、複合材料の異方性や加工製造の制約条件を考慮した最適化も進めており、実際の工業製品設計への応用を目指しています。こうした研究を通じて、設計者の経験への依存を軽減し、より革新的で性能の高い構造物の実現を支援しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（21 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-026-04363-1
- DOI: https://doi.org/10.1177/13694332261447524
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2026.113604
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2025.104786
- [2025] Data-Driven Multifidelity Topology Optimization for Reinforced Skin Structure in Aircraft DesignDOI: https://doi.org/10.1115/detc2025-169143
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2025.117841
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2025.118419
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.matdes.2025.114792
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-024-03883-y
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2024.117270
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.finel.2023.104018
- [2022] A full-scale topology optimization method for surface fiber reinforced additive manufacturing partsDOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.115632
- DOI: https://doi.org/10.3233/jid-210020
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cad.2022.103424
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2022.102786
- DOI: https://doi.org/10.14733/cadconfp.2021.66-72
- [2021] A topology optimization method for hyperelastic porous structures subject to large deformationDOI: https://doi.org/10.1007/s10999-021-09576-4
- [2021] Residual stress constrained self-support topology optimization for metal additive manufacturingDOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2021.114380
- [2021] A novel lattice structure topology optimization method with extreme anisotropic lattice propertiesDOI: https://doi.org/10.1093/jcde/qwab051
- DOI: https://doi.org/10.14733/cadaps.2022.812-824
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