{"product_id":"ieej-20250823x01602-012","title":"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","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ：\u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No：\u003c\/strong\u003eSA25114,RM25126\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名：\u003c\/strong\u003e【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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日：\u003c\/strong\u003e2025\/8\/23\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語)：\u003c\/strong\u003eA Basic Study on Topology Optimization for Synchronous Reluctance Motors Using Neural Field\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名：\u003c\/strong\u003e長山 泰輔(法政大学),佐々木 秀徳(法政大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語)： \u003c\/strong\u003eTaisuke Nagayama(Hosei University),Hidenori Sasaki(Hosei University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード：\u003c\/strong\u003e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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語)：\u003c\/strong\u003e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。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語)：\u003c\/strong\u003eThis 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.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌：\u003c\/strong\u003e\u003ca href=\"\/products\/IEEJ-20250823X01602\"\u003e2025年8月26日-2025年8月27日静止器\/回転機合同研究会-2\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ：\u003c\/strong\u003e61-66p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別：\u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ：\u003c\/strong\u003e2,035Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-P10","offers":[{"title":"冊子印刷（一般価格660円\/会員価格440円） \/ A4 \/ 6","offer_id":46765506068719,"sku":"IEEJ-20250823X01602-012-PRT","price":660.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true},{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":46765506101487,"sku":"IEEJ-20250823X01602-012-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-KENKYUKAI_adc38cbd-01fb-4832-a809-ed87ab077414.png?v=1755482230","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-20250823x01602-012","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}