Deep Operator Networkを用いた応答局面作成に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SA23067,RM23066

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: 2023/08/25

タイトル(英語): An Investigation on Construction of Response Surface Using Deep Operator Network

著者名: 佐藤 孝洋(室蘭工業大学),佐藤 佑樹(青山学院大学),佐々木 秀徳(法政大学)

著者名(英語): Takahiro Sato(Muroran Institute of Technology),Yuki Sato(Aoyama Gakuin University),Hidenori Sasaki(Hosei University)

キーワード: 応答局面|深層学習|Response surface |Deep learning

要約(日本語): 電気機器の応答局面をニューラルネットで構築する際、入力は全て同じ入力層に入れられるが、例えば駆動条件と位置を同一に扱うため、学習が不安定になりやすい傾向がある。今回、Deep Operator Networkと呼ばれるネットワーク構造を用いて応答局面を作成し、従来との違いを考察する。

要約(英語): In this work, a response surface for electric machines is constructed using the Deep Operator Network.

本誌: 2023年8月28日-2023年8月29日静止器/回転機合同研究会-1

本誌掲載ページ: 57-61 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,032 Kバイト