深層学習を用いたトポロジー最適化―同時および追加学習の比較―
深層学習を用いたトポロジー最適化―同時および追加学習の比較―
カテゴリ: 論文誌(論文単位)
グループ名: 【B】電力・エネルギー部門
発行日: 2020/12/01
タイトル(英語): Topology Optimization using Deep Learning―Comparison of Simultaneous and Additional Learning―
著者名: 佐々木 秀徳(三菱電機(株)先端技術総合研究所/北海道大学大学院情報科学研究院),日高 勇気(三菱電機(株)先端技術総合研究所),五十嵐 一(北海道大学大学院情報科学研究院)
著者名(英語): Hidenori Sasaki (Advanced Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Co./Graduate School Information Science and Technology, Hokkaido University), Yuki Hidaka (Advanced Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Co.), Hajime Igarashi (Graduate School Information Science and Technology, Hokkaido University)
キーワード: 深層学習,トポロジー最適化,回転機,IPM,有限要素法 deep learning,topology optimization,rotating machine,IPM,FEM
要約(英語): Deep learning is applied to IPM motors with different magnet shapes to realize fast topology optimization. In this method, the cross-sectional image of IPM motors with I-shaped and V-shaped magnets are input to a convolutional neural network to guess their average torque. It is shown that simultaneous learning, in which CNN is trained for both datasets, is superior over the additional learning where CNN is sequentially trained for the two datasets. Moreover, it is shown that the number of required finite element analysis can be reduced to about five percent using the trained CNN in the topology optimization.
本誌: 電気学会論文誌B(電力・エネルギー部門誌) Vol.140 No.12 (2020)
本誌掲載ページ: 858-865 p
原稿種別: 論文/日本語
電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/140/12/140_858/_article/-char/ja/
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