アンテナ用誘電体レンズの形状設計への機械学習の導入に関する基礎的検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-001

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Basic study on introduction of machine learning for shape design of dielectric lens for antenna

著者名: 大森 宇栄(秋田工業高等専門学校),伊藤 桂一(秋田工業高等専門学校)

著者名(英語): Takahide Oomori(National Institute of Technology, Akita College),Keiichi Itoh(National Institute of Technology, Akita College)

キーワード: 機械学習,形状最適化

要約(日本語): 誘電体レンズの設計にトポロジー最適化を用いた場合，高い設計性能を有する一方で計算負荷が高いことが短所となっている。原機械学習を援用して判別器を生成し，低評価個体の評価をスキップすることにより高速化が期待される。本研究ではアンテナ用誘電体レンズの形状最適化に機械学習を導入するために，レンズ画像の判別器の作成と評価を行った。VGG16をベースとした転移学習モデルを用いて作成した判別器により誘電体レンズの画像判別が可能であることを示した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 470 Kバイト