パラメトリック関数としてガウス過程回帰を用いた電気機器トポロジー最適化法（第２報）―カーネルリッジ回帰としてのNGnet法―

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SA24016,RM24016

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: 2024/03/01

タイトル(英語): A Topology Optimization of Electric Machines Based on Gaussian Process Regression as A Parametric Function (2nd report) -NGnet method based on Kernel Ridge Regression-

著者名: 佐藤 孝洋(室蘭工業大学),渡邊 浩太(室蘭工業大学),五十嵐 一(北海道大学)

著者名(英語): Takahiro Sato(Muroran institute of technology),Kota Watanabe(Muroran institute of technology),Hajime Igarashi(Hokkaido University)

キーワード: トポロジー最適化|進化計算|カーネルリッジ回帰|Topology optimization|Evolutionary algorithm|Kernel ridge regression

要約(日本語): パラメトリック関数としてカーネルリッジ回帰を用いたトポロジー最適化法について述べ、従来の「基底関数に基づく方法」の変形系であることを示す。この方法を磁気シールドモデルとリラクタンスモータモデルに適用し，得られる結果が従来法と統計的に有意な差が出るかを調査する。

要約(英語): In this work, instead of optimizing the weights, the output of the function is directly optimized based on kernel ridge regression. It is shown that the proposed method can find smooth but more complex shapes in comparison with the conventional method.

本誌: 2024年3月4日-2024年3月5日静止器/回転機合同研究会-2

本誌掲載ページ: 7-12 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,416 Kバイト