論文の概要: A novel design update framework for topology optimization with quantum annealing: Application to truss and continuum structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18833v2
• Date: Thu, 23 Jan 2025 00:46:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:55:22.217426
• Title: A novel design update framework for topology optimization with quantum annealing: Application to truss and continuum structures
• Title（参考訳）: 量子アニールを用いたトポロジー最適化のための新しい設計更新フレームワーク:トラスおよび連続体構造への応用
• Authors: Naruethep Sukulthanasorn, Junsen Xiao, Koya Wagatsuma, Reika Nomura, Shuji Moriguchi, Kenjiro Terada,
• Abstract要約: 本稿では,トポロジ最適化のための新しい設計更新戦略を反復的最適化として提案する。 鍵となる貢献は、トラスと連続体構造の両方に適用可能な、設計更新器の概念を量子アニールに組み込むことである。 その結果,提案フレームワークはベンチマーク結果に類似した最適なトポロジを見出すことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper presents a novel design update strategy for topology optimization, as an iterative optimization. The key contribution lies in incorporating a design updater concept with quantum annealing, applicable to both truss and continuum structures. To align with density-based approaches in topology optimization, these updaters are formulated through a multiplicative relationship to represent the design material and serve as design variables. Specifically, structural analysis is conducted on a classical computer using the finite element method, while quantum annealing is utilized for topology updates. The primary objective of the framework is to minimize compliance under a volume constraint. An encoding formulation for the design variables is derived, and the penalty method along with a slack variable is employed to transform the inequality volume constraint. Subsequently, the optimization problem for determining the updater is formulated as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) model. To demonstrate its performance, the developed design framework is tested on different computing platforms to perform design optimization for truss structures, as well as 2D and 3D continuum structures. Numerical results indicate that the proposed framework successfully finds optimal topologies similar to benchmark results. Furthermore, the results show the advantage of reduced time in finding an optimal design using quantum annealing compared to simulated annealing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トポロジ最適化のための新しい設計更新戦略を反復的最適化として提案する。 鍵となる貢献は、トラスと連続体構造の両方に適用可能な、設計更新器の概念を量子アニールに組み込むことである。 トポロジ最適化における密度に基づくアプローチと整合するために、これらの更新器は、設計材料を表現し、設計変数として機能する乗法関係によって定式化される。 具体的には、有限要素法を用いて古典コンピュータ上で構造解析を行い、トポロジー更新には量子アニールを用いる。 フレームワークの主な目的は、ボリューム制約の下でコンプライアンスを最小限にすることである。 設計変数の符号化式を導出し、スラック変数と共にペナルティ法を用いて不等量制約を変換する。 その後、更新器を決定するための最適化問題は、擬似非制約バイナリ最適化(QUBO)モデルとして定式化される。 その性能を示すために、開発した設計フレームワークは、トラス構造と2Dおよび3D連続体構造の設計最適化を行うために、異なるコンピューティングプラットフォーム上でテストされている。 計算結果から,提案手法はベンチマーク結果に類似した最適なトポロジを見出すことができた。 さらに, シミュレーションアニールと比較して, 量子アニールを用いた最適設計に要する時間短縮の利点が示された。

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