機械学習を用いた電荷輸送計算に基づく材料物性推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: 8-B-a1-2

グループ名: 【A】令和5年電気学会基礎・材料・共通部門大会

発行日: 2023/08/24

著者名: 宮路 仁崇(三菱電機)，石川 裕卓(三菱電機)，榎 海星(東京都市大学)，遠藤 和樹(東京都市大学)，三宅 弘晃(東京都市大学)，田中 康寛(東京都市大学)

キーワード: パワーエレクトロニクス|絶縁材料|電荷輸送計算|機械学習|逆解析

要約(日本語): パワエレ機器の使用環境が高宇宙線環境へと拡大しており,絶縁材料中の帯電が懸念されている.絶縁材料中の帯電は機器の誤動作や故障の原因となるため,機器の信頼性向上に向けた帯電現象の理解が重要となる.これに対し,機械学習を用い,電荷輸送計算を基に帯電に係る材料物性推定について検討した.その結果,電荷輸送計算の目的変数から説明変数の組合せを推定する逆解析技術を構築し,空間電荷分布から材料物性の推定を可能とした.材料物性の推定精度は最大で10%程度であった.誤差要因として,誤差の大きい説明変数の電荷輸送計算に対する感度が小さいことが考えられ,感度分析によって総感度指標は高々0.08であることを確認した.

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