深層学習を用いた非破壊による永久磁石の磁化逆推定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 2-086

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Non-destructive Estimation for Magnetization Distribution in Permanent Magnet Using Deep Learnig

著者名: 五十嵐一輝（法政大学）,佐々木秀徳（法政大学）,塩山将英（法政大学）,中村勢到（法政大学）,岡本吉史（法政大学）

著者名(英語): Kazuki Igarashi (Hosei University),Hidenori Sasaki (Hosei University),Masahide Shioyama (Hosei University),Narichika Nakamura (Hosei University),Yoshifumi Okamoto (Hosei University)

キーワード: 磁化逆推定|永久磁石|深層学習|ビオ・サバ―ル則|Estimation for Magnetization|Permanent Magnet|Deep Learning|Bio-Savart Law

要約(日本語): 本発表では深層学習を用いた磁化逆推定手法を提案する。永久磁石は永久磁石同期モータの特性に大きな影響を及ぼすことから，着磁状況の把握が重要である。そこで，着磁状況を非破壊で推定する手法が提案されているが，永久磁石内部磁化の減磁などを考慮した分布の場合，非破壊による推定は一意に推定できない場合がある。深層学習により，現実的な解を学習させることで，本問題を回避できる可能性がある。 本発表では深層学習モデルを用いて，解析モデル周囲の磁束密度分布を入力とし，永久磁石内部の各磁化方向成分を出力するモデルを構築した。さ

本誌掲載ページ: 98-99 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 503 Kバイト