能動学習代理モデルによる同期リラクタンスモータの設計最適化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-056

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): Design Optimization of Synchronous Reluctance Motors via Active Learning Surrogate Model

著者名: 小山田将亜（東芝三菱電機産業システム）,若杉直（東芝三菱電機産業システム）,古賀郁也（東芝三菱電機産業システム）

著者名(英語): Masatsugu Oyamada (Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial Systems),Sunao Wakasugi (Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial Systems),Fumiya Koga (Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial Systems)

キーワード: 同期リラクタンスモータ|能動学習|代理モデル|設計最適化|Synchronous reluctance motor|Active learning|Surrogate model|Design optimization

要約(日本語): 脱炭素化の動きが加速，産業用モータにおいても更なる高効率化が求められている。その中でSynRMが注目を集めており，SynRMの回転子の設計にはトポロジー最適化などの先進的な設計手法の検討が報告されている。 著者らは回転子フラックスバリヤの配置を単純なベクトル入力とし，電磁界解析結果を機械学習した代理モデルを構築して遺伝的アルゴリズムにより最適化，これを能動学習する手法を報告した。しかし，既報告の手法ではトルクリップルの推論精度が向上せずトルクリップルは最適化の対象から除外していた。今回，新たな考え方を導入

本誌掲載ページ: 101-103 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 485 Kバイト