複数のLasso回帰を用いた圧粉磁心の交流損失モデリング

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：MAG25111

グループ名：【A】基礎・材料・共通部門 マグネティックス研究会

発行日：2025/11/10

タイトル(英語)：AC Loss Modeling for Magnetic Powder Dust Cores Using Segmented Lasso Regression

著者名：室賀 翔(東北大学),松本 駿佑(東北大学),児玉 雄大(東北大学),阿加 賽見(東北大学),遠藤 恭(東北大学)

著者名(英語)： Sho Muroga(Tohoku University),Shunsuke Matsumoto(Tohoku University),Yudai Kodama(Tohoku University),Saijian Ajia(Tohoku University),Yasushi Endo(Tohoku University)

キーワード：圧粉磁心,交流損失,Ｌａｓｓｏ回帰,機械学習,データ分割　,Powder Dust Core,AC Loss,Lasso Regression,Machine Learning,Data Segmentation

要約(日本語)：圧粉磁心は高飽和磁束密度を有するものの、高周波帯域における交流損失の低減が課題であり、低損失化が求められている。本研究では、圧粉磁心における試作条件、損失および測定条件からなるデータセットを構築し、そのデータセットを損失の周波数依存性に基づいて分割し、複数のLasso回帰モデルを学習させるモデリング手法を提案した。その結果、未学習の磁心における損失を予測し、試作条件と損失の関係を定量化できることを示した。

要約(英語)：We proposed a segmented Lasso regression technique to model AC loss in magnetic powder cores. Data is segmented by loss frequency characteristics, and multiple models are trained. This method successfully predicts loss in unseen cores and quantifies the relationship between fabrication and core loss in magnetic powder cores.

本誌：2025年11月13日-2025年11月14日マグネティックス研究会

本誌掲載ページ：39-42p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,258Kバイト