深層学習を活用した磁石特性を可変とするIPMSMの自動設計システム

カテゴリ: 部門大会

論文No: 3-50

グループ名: 【D】2023年電気学会産業応用部門大会講演論文集

発行日: 2023/08/16

タイトル(英語): Automatic Design System for IPMSM with Variable Magnet Properties using Deep Learning

著者名: 清水 悠生（立命館大学）,赤津 観（横浜国立大学）

著者名(英語): Yuki Shimizu (Ritsumeikan University),Kan Akatsu (Yokohama National University)

キーワード: 埋込磁石同期モータ|深層学習|形状最適化|磁石材料|interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM)|deep learning|shape optimization|magnet material

PDFファイルサイズ: 783 Kバイト