深層学習とトポロジー最適化を併用した電気機器構造の高速逆解析手法に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SA23074,RM23073

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): A Study on the High-Speed Inverse Analysis Method of Electrical Device Structures Using Deep Learning and Topology Optimization

著者名: 岩田 和久(法政大学),佐々木 秀徳(法政大学),五十嵐 一(北海道大学),中川 大輔(ニデック),上田 智哉(ニデック)

著者名(英語): Kazuhisa Iwata(Hosei University),Hidenori Sasaki(Hosei University),Hajime Igarashi(Hokkaido University),Daisuke Nakagawa(Nidec Corporation),Tomoya Ueda(Nidec Corporation)

キーワード: トポロジー最適化|深層学習|永久磁石同期モータ|逆解析|遺伝的アルゴリズム|Topology Optimization|Deep Learning|Permanent Magnet Synchronous Motor|Inverse Analysis|Genetic Algorithm

要約(日本語): 本発表では深層学習を用いて要求仕様を満足する機器構造の高速逆設計手法を提案する。昨今の機器特性は多様化・高度化しつつあり，要求特性を考慮した機器構造の獲得は重要である。さらに，短時間で探索を完遂することも重要であるため，探索時間の高速化が必要である。本発表では，提案手法を三種類の磁石配置の埋込型磁石同期モータに適用し，本手法の有用性および課題について議論する。

要約(英語): A fast search method for the device structure satisfying required characteristics using deep learning is proposed. It is important to search for device structures that take into account the required characteristics in a short time. The proposed method is applied to a permanent magnet motor.

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-2

本誌掲載ページ: 29-34 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,365 Kバイト