Adaptive Cross Approximation を前処理として活用したTruncated Singular Value Decomposition 法による補正コイルの形状最適化の高速化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SA22074,RM22077

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: 2022/09/26

タイトル(英語): Fast Shape Optimization of Correction Coils by Truncated Singular Value Decomposition Method with Adaptive Cross Approximation as a Preprocessor

著者名: 藤田 武(近畿大学),菅原 賢悟(近畿大学)

著者名(英語): Takeru Fujita(Kindai University),Kengo Sugahara(Kindai University)

キーワード: ＴＳＶＤ法|ＡＣＡ法|形状最適|ＮＭＲ|電磁石|補正コイル|Truncated Singular Value Decomposition method|Adaptive Cross Approximation method|Shape optimization|Nuclear Magnetic Resonance|Electromagnet|Correction coil

要約(日本語): NMR、MRIでは、高い磁場精度が要求されるため補正コイルを用いた磁場補正が行われている。その設計法の一つに、Truncated Singular Value Decomposition 法とターゲットフィールド法を用いる方法が提案されているが、設計対象が複雑化した場合に行列規模が大きくなり、特異値分解の計算コストが超大になってしまうという課題がある。本報告では、Adaptive Cross Approximation 法を援用することで、必要磁場精度を満たした上で、計算時間の高速化がなされることを報告する。

要約(英語): In electromagnets for NMR, MRI, high magnetic field accuracy is required, so magnetic field correction is performed using correction coils. The Truncated Singular Value Decomposition method and the Target Field method have been proposed as design methods for this purpose. However, the more complex the design target is, the larger the matrix size becomes, and the computational cost of singular value decomposition becomes enormous. In this paper, we show that the Adaptive Cross Approximation method can reduce the computation time while satisfying the required magnetic field accuracy.

本誌: 2022年9月29日-2022年9月30日静止器/回転機合同研究会-1

本誌掲載ページ: 85-90 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,938 Kバイト