{"product_id":"ieej-zt20204-113","title":"ニューラルネットワークによるバスバーの寄生パラメータ推定","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e4-113\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2020\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003ePrediction of the bus-bar parasitic parameters using a neural network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e三井晃司（首都大学東京）,和田圭二（首都大学東京）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eKoji Mitsui (Tokyo Metropolitan University),Keiji Wada (Tokyo Metropolitan University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eラミネートバスバー|寄生パラメータ|機械学習|ラミネートバスバー|キセイパラメータ|キカイガクシュウ\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003eスイッチング速度の高速化に伴いサージ電圧を低減することを目的としたラミネートバスバー配線が一般的に使用され，配線構造に起因する寄生インダクタンスの低減が実現されている。一方，スイッチングに起因して生じる電圧・電流の振動周波数は数十MHz を超えるため，バスバーの寄生パラメータを直接調整・設計することが要求される。バスバーの寄生パラメータは構造によって複雑に変化するため，正確なシミュレーションに電磁界解析が使用され，解析毎に時間を要する。本稿では電磁界解析で計算したデータをもとに機械学習を行い，任意のラミネートバスバー構造と周波数を入力することで，寄生パラメータを予測するモデルを構築したため報告する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e180-182 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46402146566383,"sku":"IEEJ-ZT20204-113-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_4eede934-3fee-4f79-b267-91dba2794936.png?v=1744974763","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20204-113","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}