{"product_id":"ieej-sa19077","title":"回帰型深層ニューラルネットワークを用いた多目的最適化の高速化","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eSA19077\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【B】電力・エネルギー部門 静止器研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2019\/09\/13\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eAcceleration of Multi-objective Optimization Using Regression Deep Neural Network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e土居 周平(北海道大学),浅沼 丈(北海道大学),五十嵐 一(北海道大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eShuhei Doi(Hokkaido University),Jo Asanuma(Hokkaido University),Hajime Igarashi(Hokkaido University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e回帰型畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて平均トルクやトルクリプルを評価し，その評価値が優れている個体のみをFEMを用いて評価することで，最適化時間を短縮する手法について述べる．回帰型CNNは，入力をモータの材料分布画像とし，平均トルクとトルクリプルのそれぞれの評価値を出力とした．最適化には学習済みのネットワークを用いた．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eThis paper discusses the effective use of deep learning for acceleration of the topology optimization using genetic algorithm, which is applied to an electric motor. The torque performance of a motor is evaluated by the trained regression CNN in the optimization. \u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,422 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":46393245597935,"sku":"IEEJ-SA19077-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_30517701-2ef5-4b9f-b671-d3f19d008b11.png?v=1744684886","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-sa19077","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}