説明可能AIを援用した回転機のトポロジー最適化手法:基礎検討
説明可能AIを援用した回転機のトポロジー最適化手法:基礎検討
カテゴリ: 研究会(論文単位)
論文No: SA20020,RM20020
グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 静止器/【D】産業応用部門 回転機合同研究会
発行日: 2020/01/23
タイトル(英語): Topology optimization of rotating machines using Explainable AI : a fundamental study
著者名: 佐々木 秀徳(三菱電機・北海道大学),日高 勇気(三菱電機),伊藤 一将(三菱電機),田中 敏則(三菱電機),五十嵐 一(北海道大学)
著者名(英語): Hidenori Sasaki(Mitsubishi Electric Corp., Hokkaido University),Yuki Hidaka(Mitsubishi Electric Corp.),Kazumasa Ito(Mitsubishi Electric Corp.),Toshinori Tanaka(Mitsubishi Electric Corp.),Hajime Igarashi(Hokkaido University)
キーワード: トポロジー最適化|説明可能なAI|深層学習|回転機|Topology Optimization|Explainable AI|Deep Learning|Rotating machines
要約(日本語): 特性の良い回転機断面形状を探索する最適化手法において、複数の目的関数に対する最適化を行うと探索時間が増加する問題点があった。そこで、本稿では近年注目されている判断根拠説明可能なAIを援用し、トポロジー形状最適化を行う手法を提案する。
要約(英語): In an optimization method for searching for a cross-sectional shape of a rotating machine with good characteristics, there is a problem that search time increases when optimization is performed for a plurality of objective functions. In this paper, we propose a method for topology optimization by using AI that can be explained in recent years.
原稿種別: 日本語
PDFファイルサイズ: 1,740 Kバイト
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