条件付き生成モデルを用いた、 回転機の回転子設計の基礎検討

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：SA25119,RM25131

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)：Rotor Design for Rotating Machinery Using Conditional Generative Models

著者名：坂本 宏紀(明電舎),高橋 慎矢(明電舎),沖津 隆志(明電舎)

著者名(英語)： Hiroki Sakamoto(MEIDENSHA),Shinya Takahashi(MEIDENSHA),Takashi Okitsu(MEIDENSHA)

キーワード：回転機,生成モデル,トポロジー最適化,埋込磁石同期電動機,高速設計,機械学習,Rotating Machine,Generative Model,Topology Optimization,IPMSM,Rapid Design,Machine Learning

要約(日本語)：埋込磁石同期電動機のロータコア設計では，磁石配置とフラックスバリア形状を同時に最適化することが性能向上に不可欠である。しかし，設計空間が膨大となり計算時間が著しく増大する問題がある。本研究では，トポロジー最適化で得られたロータコア形状を画像として扱いデータセットを作成する。条件付き生成モデルを用い，磁石配置やクラス情報を入力条件として新たなロータコア構造を迅速に生成する効率的な設計方法を検討する。

要約(英語)：Simultaneously optimizing magnet placement and flux-barrier shape in IPMSM rotor cores boosts performance but explodes design space and computation. Converting topology-optimized cores to images, we construct a dataset and train a conditional generative model, driven by magnet layout and class labels, to quickly propose new rotor geometries, slashing computation cost.

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：85-88p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,302Kバイト