磁気回路設計におけるレベルセット法の解探索プロセスに対するEncoder-Decoderの構築

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-138

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): Development of Encoder-Decoder for Search Process Using Level-set Method in Magnetic Circuit Design

著者名: 川俣 良太(早稲田大学),若尾 真治(早稲田大学),村田 昇(早稲田大学),岡本 吉史(法政大学)

著者名(英語): Ryota Kawamata(Waseda University),Shinji Wakao(Waseda University),Noboru Murata(Waseda University),Yoshifumi Okamoto(Hosei University)

キーワード: 磁界解析,最適化設計,レベルセット法,深層学習

要約(日本語): 有限要素法やそれを用いた最適化手法は非常に多くの計算時間を必要とする。また、レベルセット法等の最急勾配法を用いた最適化手法は初期値依存性があり、大域解を得るためには繰り返し最適化計算を行わなければならない。一方、機械学習技術は近年急速に性能を伸ばし、注目を集めている。その中で畳み込みニューラルネットワークを用いた手法は画像処理分野で優秀な結果を残し、LSTM（Long Short-Term Memory）は従来法に比べ長期間の時系列データを扱えることで、様々な分野で応用されている。本研究では、CNNおよびLSTMを用いたEncoder-Decoderによって、レベルセット法による磁性体の形状最適化問題の解探索プロセスの学習とその再現を試みた。また、その再現精度と計算時間を評価した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 639 Kバイト