オンライン学習を用いた高速多目的形状最適化に関する基礎検討　-IPMモータの形状最適化問題への適用-

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SA21071,RM21092

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 静止器/【D】産業応用部門 回転機合同研究会

発行日: 2021/09/06

タイトル(英語): Basic Study on Fast Multi-objective Shape Optimization Using Online Learning

著者名: 日高 勇気(長岡技術科学大学),江川 みち(エムエスシーソフトウェア),松下 嘉子(エムエスシーソフトウェア),貝森 弘行(サイエンス ソリューションズ)

著者名(英語): Yuki Hidaka(Nagaoka University of Technology),Michi Egawa(MSC Software Corporation),Yoshiko Matsushita(MSC Software Corporation),Hiroyuki Kaimori(Science Solutions International Laboratory)

キーワード: 多目的最適化|縮約モデル|モータ|Multi-objective optimization|reduced order model|motor

要約(日本語): 本研究では、縮約モデルを適用した、IPMモータの多目的形状最適化について報告する。

要約(英語): This paper presents basic study on fast multi-objective optimization of IPM-motor using reduced order model.

本誌: 2021年9月9日－2021年9月10日静止器/回転機合同研究会－2

本誌掲載ページ: 31-34 p

PDFファイルサイズ: 1,219 Kバイト