{"product_id":"ieej-btd2022r03153068","title":"深層生成モデルを活用したIPMSMの形状最適化におけるロバスト性向上の検討","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-68\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【D】2022年電気学会産業応用部門大会講演論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2022\/08\/30\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eInvestigation of Improving Robustness in Shape Optimization of IPMSMs Using Deep Generative Models\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e清水 悠生（立命館大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eYuki Shimizu (Ritsumeikan University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e埋込磁石同期モータ|深層学習|敵対的生成ネットワーク|形状最適化|IPMSM|deep learning|GAN|shape optimization\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,167 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 4.0","offer_id":46404113301743,"sku":"IEEJ-BTD2022R03153068-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_248083db-0b2c-4d7c-a7c8-cb64c58180d0.png?v=1745047490","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-btd2022r03153068","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}