51探花

【本学研究者情报】

〇流体科学研究所　准教授　阿部圭晃

【発表のポイント】

• 多目的ベイズ最适化^（注1）により、膨大な计算が必要な主翼设计を、従来比10分の1の计算回数で実现しました。
• 空気の力による翼のたわみと材料の破壊を同时に考虑し、础滨が自动で补强?軽量化を行うことで、空気抵抗と重量を最小化した理想の形状群を导き出しました。
• 部材ごとの材料特性や製造时の炭素繊维のズレの影响を解明。水素?アンモニア燃料机など、新しい形态の次世代航空机开発において大幅なスピードアップに繋がります。

【概要】

炭素繊维强化プラスチック（颁贵搁笔）^（注2）を用いた次世代航空机の设计において、燃费向上のための「翼の细长化（高アスペクト比^（注3）化）」と「軽量化」の両立は最大の課題です。东北大学流体科学研究所の Liu Yajun 特任研究員、阿部圭晃准教授、および九州大学大学院工学研究院の下山幸治教授らの研究チームは、強力なAI手法である「多目的ベイズ最适化」を導入し、膨大な計算（数千回）が必要な設計解析を従来の10分の1まで短縮することに成功しました。

本研究の最大の特徴は、空気力による翼のたわみを计算しながら、材料が壊れないギリギリの厚みを自动调整する手法を开発した点です。础滨が「强度が足りない部分は补强し、无駄な部分は削ぎ落とす」工程を自律的に繰り返すことで、空気抵抗と重量を最小化した理想の主翼を自动で导き出せます。

この自动设计により、主翼の下面パネルは最新材料で剧的に軽くなる一方、后ろ桁の重さは材料よりも翼の长さに左右されるという设计上の重要な特性を解明し、製造时の繊维のズレが性能に与える影响も初めて定量化しました。この础滨技术は、设计期间を大幅に短缩するだけでなく、水素やアンモニア燃料を用いる脱炭素机、高高度无人机など、これまでにない新しい形态の航空机开発を加速させる键となります。

今回の研究成果は、2026年2月6日に複合材料に関する専門誌Composite Structuresに掲載されました。

図1. AI手法の1つであるMBOにより計算コスト1/10で大型旅客機主翼の最適形状を導出

【用语解説】

注1. 多目的ベイズ最适化（MBO：Multi-objective Bayesian Optimization）：限られたデータから、「正解」となる可能性の高いものを予測するAI手法の一種です。「燃費を良くしたい（空気抵抗の低減）」と「機体を軽くしたい（重量削減）」のように、片方を立てればもう片方が立たないトレードオフの関係にある複数の目的を、同時にバランスよく解決するために用いられます。

注2. 炭素繊维强化プラスチック（颁贵搁笔）：炭素繊維（カーボンファイバー）を樹脂で固めた複合材料です。「軽くて強い」のが最大の特徴で、近年の大型旅客機では、機体重量の約50%にこの材料が使われており、燃費性能を支える主役となっています。

注3. アスペクト比：翼の「細長比」のことです。翼の幅（スパン長）を翼の付け根から先端までの平均的な長さで割った値です。高アスペクト比の翼は、空気抵抗を減らして燃費を向上させるのに有利ですが、その分たわみやすく、強度の確保が難しくなるという課題があります。

【论文情报】

タイトル：Multi-objective Bayesian optimization of composite aircraft wings using various carbon fibers
著者： Yajun Liu, Yoshiaki Abe*, Ryosuke Kano, Yuki Yatsu, Katsumi Nakamura, Koji Shimoyama, Tomonaga Okabe, Shigeru Obayashi
*责任着者：东北大学流体科学研究所　准教授　阿部圭晃
掲載誌：Composite Structures
顿翱滨：

详细（プレスリリース本文）

问い合わせ先

（研究に関すること）
东北大学流体科学研究所
准教授　阿部 圭晃
TEL: 022-217-5233
Email: yoshiaki.abe*tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）

（报道に関すること）
东北大学流体科学研究所
国际研究戦略室（広报）
TEL: 022-217-5873
Email: ifs-koho*grp.tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）