畳み込みニューラルネットワークを用いた磁束密度分布予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: RM19012

グループ名: 【D】産業応用部門 回転機研究会

発行日: 2019/03/05

タイトル(英語): Study on Prediction of Magnetic Flux Density Distribution Using Convolutional Neural Network

著者名: 山戸田 武史(IDAJ),西田 青示(IDAJ),曾 鶴翔(IDAJ),冨谷 典生(IDAJ)

著者名(英語): Takeshi Yamatoda(IDAJ Co., Ltd.),Seiji Nishita(IDAJ Co., Ltd.),hexiang zeng(IDAJ Co., Ltd.),Norio Tomiya(IDAJ Co., Ltd.)

キーワード: 人工知能|畳み込みニューラルネットワーク|敵対的生成ネットワーク|磁束密度分布|電磁界解析|多目的最適化|AI|CNN|GAN|magnetic flux density|electromagnetic field analysis|multi-objective optimization

要約(日本語): 近年、人工知能の発展は目覚ましいものがあり、電磁界解析に適用される事例も報告されはじめた。本報告では、多目的最適化アルゴリズムを用いてサンプリングを行った二次元断面解析結果を入力とし、CNN(Convolutional Neural Network)を用いて学習させ、未知の形状の磁束密度分布予測の検討を行った。また、ハイパーパラメータを多目的最適化することにより、モデル精度を向上できた。

要約(英語): We analyzed the prediction of the magnetic flux density distribution of unknown shape by learning using CNN(Convolutional Neural Network) with the result of two-dimensional cross section analysis that are sampled using multi-objective optimization algorithm. In addition, model accuracy can be improved by multi-objective optimization of hyper-parameters.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,396 Kバイト