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J-GLOBAL ID：201702213357668154   整理番号：17A0114127

同期リラクタンスモータの騒音を予測するためのニューラルネットワークベースの代理モデル【Powered by NICT】

A neural network based surrogate model for predicting noise in synchronous reluctance motors

著者 (5件)： Wang Bofan (Department of Electrical and Computer Engineering, McGill University, Montreal QC, Canada) ,  Rahman Tanvir (Department of Electrical and Computer Engineering, McGill University, Montreal QC, Canada) ,  Chang Kang (Infolytica Corporation, Montreal QC, Canada) ,  Mohammadi Mohammad Hossain (Department of Electrical and Computer Engineering, McGill University, Montreal QC, Canada) ,  Lowther David A. (Department of Electrical and Computer Engineering, McGill University, Montreal QC, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CEFC  ページ： 1  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,電気機械のためのニューラルネットワーク(NN)ベース騒音予測モデルを提案し,同期リラクタンスモータ(SynRM)の場合に適用した。一般化された歯の形状とスロット数を持つ同期リラクタンスモータ固定子のための種々の振動モードの固有振動数は構造FEAによる計算を用いて把握し,次いで,NNベースの代理モデルを構築するために使用されてきた。代理モデルの精度を試験し,適用した同期リラクタンスモータの騒音レベルを予測した。また,単一障壁SynRMの騒音レベルの異なる傾向は,ロータの磁束キャリアと固有振動数予測モデルを用いた障壁幅の関数として解析した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 磁束 ,  電気機械 ,  振動モード ,  キャリア ,  *ニューラルネットワーク ,  固有振動数 ,  *騒音 ,  予測モデル ,  騒音レベル ,  固定子 ,  モデル
準シソーラス用語： *同期リラクタンスモータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 同期リラクタンスモータ ,  騒音 ,  予測 ,  ニューラルネットワーク ,  代理モデル