多目的ベイズ最適化によるモータのパラメータ最適化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-053

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): Multi-Objective Parameter Optimization Of Motor Structure By Bayesian Optimization

著者名: 高橋一貴（ダイキン工業）,浅利司（ダイキン工業）,浅野能成（ダイキン工業）,山際昭雄（ダイキン工業）

著者名(英語): Kazuki Takahashi (DAIKIN Industries),Tsukasa Asari (DAIKIN Industries),Yoshinari Asano (DAIKIN Industries),Akio Yamagiwa (DAIKIN Industries)

キーワード: 多目的最適化|ベイズ最適化|パラメータ調整|モータ|感度解析|Multi-objective optimization|Bayesian optimization|Parameter optimization|Motors|Sensitivity analysis

要約(日本語): モータの設計では複数の評価項目について要件を満たすように構成部品の寸法値といった設計変数を最適化することが求められる。しかし，扱う評価項目や設計変数の増加にともなって解くべき最適化問題は複雑になる。そのような最適化問題を解くための手法として多目的遺伝的アルゴリズムが挙げられるが，一般に最適条件の探索には膨大な計算量が必要になる。実際の開発現場では計算機のリソースや解析ライセンスが限られている場面が多く，そのような膨大な計算を行うことは困難である。そこで，多目的ベイズ最適化を利用することで従来手法よりも少な

本誌掲載ページ: 95-97 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 937 Kバイト