機械学習によるFGMスペーサの誘電率分布の計算

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-001

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): Calculation of Permittivity Distribution in FGM Insulating Spacer by Machine Learning

著者名: 野村隆斗（新居浜工業高等専門学校）,尾藤颯哉（新居浜工業高等専門学校）,加藤克巳（新居浜工業高等専門学校）

著者名(英語): Ryuto Nomura (National Institute of Technology Niihama College),Soya Bito (National Institute of Technology Niihama College),Katsumi Kato (National Institute of Technology Niihama College)

キーワード: 傾斜機能材料|絶縁スペーサ|誘電率分布|電界強度|機械学習|Functionally Graded Material|Insulating Spacer|Permittivity Distribution|Electric Field Stress|Machine Learning

要約(日本語): 筆者らはこれまで，傾斜機能材料（FGM）をガス絶縁開閉装置（GIS）の絶縁スペーサに導入することで，GISの電界緩和を目指してきた。また，できるだけ大きな電界緩和を達成するための，誘電率分布逆分解手法の開発を行ってきた。一方，FGM絶縁スペーサの電界解析事例の蓄積が進んでくると，これらのデータを機械学習させることにより，機械学習済のニューラルネットワーク（NN）を用いた誘電率分布の最適化が実現できる可能性がある。そこで今回，第一段階として，コーン型絶縁スペーサを対象として，各種の誘電率分布と電界分布の関係

本誌掲載ページ: 1-2 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 490 Kバイト