Neural Fieldを用いたシンクロナスリラクタンスモータのトポロジー最適化に関する基礎検討

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：SA25114,RM25126

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)：A Basic Study on Topology Optimization for Synchronous Reluctance Motors Using Neural Field

著者名：長山 泰輔(法政大学),佐々木 秀徳(法政大学)

著者名(英語)： Taisuke Nagayama(Hosei University),Hidenori Sasaki(Hosei University)

キーワード：シンクロナスリラクタンスモータ,深層学習,Ｎｅｕｒａｌ　Ｆｉｅｌｄ,トポロジー最適化,ＮＧｎｅｔ－ＯＮ／ＯＦＦ法,ＣＭＡ－ＥＳ,Synchronous Reluctance Motor,Deep Learning,Neural Field,Topology Optimization,NGnet-ON/OFF method,CMA-ES

要約(日本語)：本論文では，NeuralField(NF)を用いたシンクロナスリラクタンスモータ(SynRM)のトポロジー最適化手法を提案する。従来のNGnetなどの基底関数を用いる手法は所望の構造を得るために，多くのハイパーパラメータを設定する必要がある。そこで，本研究では少ないハイパーパラメータで表現可能なNFを用いた形状表現手法を提案し，SynRM回転子のトポロジー最適化に適用する。また，従来手法であるNGnet-ON/OFF法と比較する。

要約(英語)：This paper proposes a topology optimization method for SynRM rotors using Neural Field (NF), which require fewer hyperparameters than conventional basis function methods like NGnet. The proposed NF-based ON/OFF method is applied to SynRM optimization and compared with the conventional NGnet-ON/OFF method.

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-2

本誌掲載ページ：61-66p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：2,035Kバイト