Autoencoderを用いた目的関数値に基づく機器形状生成

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-044

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): Machine Shape Generation Corresponding to Objective Function Values Using Autoencoder

著者名: 岸正寛（早稲田大学）,若尾真治（早稲田大学）,村田昇（早稲田大学）,牧野宏明（東芝インフラシステムズ）,竹内活徳（東芝インフラシステムズ）,松下真琴（東芝インフラシステムズ）

著者名(英語): Masahiro Kishi (Waseda University),Shinji Wakao (Waseda University),Noboru Murata (Waseda University),Hiroaki Makino (Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation),Katsutoku Takeuchi (Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporatio

キーワード: オートエンコーダ|同期リラクタンスモータ|マルチフラックスバリア|多目的最適化|形状生成|レベルセット法|Autoencoder|Synchronous Reluctance Motor|Multi-flux barriers|Muliti-objective optimization|Shape generation|Level set method

要約(日本語): 機器の多目的最適化設計においては，設計対象の構造最適化計算を通じて獲得した形状データの中から，目的関数化が一般に難しい製造容易性等を満たす解を人的判断に基づき選定する。ゆえに，許容される目的関数値領域において，より多くの形状データを獲得することが望ましい。そこで本稿では，限られた量のデータセットから大量の形状データを低計算負荷で生成する手法を提案し，同期リラクタンスモータの最適化設計を例題とした数値実験結果を報告した。本手法によって，種々の目的関数値に基づき，高速かつ大量に多様な形状データを生成できるため

本誌掲載ページ: 80-81 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 596 Kバイト