3次元逆解法を起点として、ターボ機械の設計・最適化に向けた機械学習システムの重要な要素を明らかにします。広大なデザインスペースを網羅しつつ、複雑な3次元翼形状を生成するために、強力かつ制御性の高い「性能ベースのパラメータ群」をいかに活用するかを詳説します。
複雑な流れ場の評価、特に多動作点にわたる目標性能の達成には、高精度シミュレーションによる検証が欠かせません。本システムでは、リアクティブ（反応的）な最適化・探索アルゴリズムを導入することで翼のデザインスペースを効率的に探索し、高精度シミュレーションは必要な状況とタイミングに絞って戦略的に実行します。
シミュレーションデータの管理は、シンプルかつ統合されたプロセスとして集約されています。形状最適化エンジンとシミュレーションツールの連携は、わずか数回のマウスクリックで完結します。
