物理学を取り入れた機械学習による代替モデルの構成について

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：SA25092,RM25104

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：2025/8/23

タイトル(英語)：On surrogate model using physics-aware machine learning

著者名：五十嵐 一(北海道大学)

著者名(英語)： Hajime Igarashi(Hokkaido University)

キーワード：機械学習,代替モデル,電磁界解析,ｍａｃｈｉｎｅ　ｌｅａｒｎｉｎｇ,ｓｕｒｒｏｇａｔｅ　ｍｏｄｅｌ,ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ　ｆｉｅｌｄ　ａｎａｌｙｓｉｓ

要約(日本語)：物理学の知識を機械学習に反映させることで，電磁界解析の代替モデルを構築する方法を提案する．非接触給電，電磁石の数値実験により，従来の方法に比べ提案法はより精度の高い予測を実現できることを示す．

要約(英語)：This presentation proposes a new method for constructing a surrogate model for electromagnetic field analysis based on physics-aware machine learning. Through numerical experiments on wireless power transfer and electromagnets, it is shown that the proposed method achieves more accurate predictions than conventional methods.

本誌：2025年8月26日-2025年8月27日静止器/回転機合同研究会-1

本誌掲載ページ：47-52p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：2,244Kバイト