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J-GLOBAL ID：201802248526453624   整理番号：18A2021138

AIシミュレーションによりエネルギー損失を最小にする磁性体形状を自動設計する技術

著者 (2件)： 大島弘敬 (富士通研) ,  下川聡 (富士通研)
資料名： OHM  (OHM)
巻： 105  号： 11  ページ： 48-51  発行年： 2018年11月05日 
JST資料番号： F0136A  ISSN： 0386-5576  CODEN： DZAOA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・電子機器では,電源内の電気エネルギーを蓄えるインダクタや,電気自動車などを駆動するモータなどに磁性体が使われているため,高いエネルギー効率を実現するために,磁性体形状や磁気損失を考慮した設計が重要。
・これらの課題に対して,筆者らが開発したAI(機械学習)を活用した自動設計技術について解説。
・高精度磁気損失シミュレーション技術の説明。
・AIを活用して設計最適化技術について,遺伝的アルゴリズムによる多目的最適化,ニューラルネットワークによる解析高速化,フェライトインダクタコアの形状最適化,および計算時間と実験との比較について説明。

シソーラス用語： 電子装置 ,  エネルギー ,  電力 ,  インダクタ ,  電気自動車 ,  磁性体 ,  磁損 ,  *機械学習 ,  *自動設計 ,  最適化 ,  最適設計 ,  遺伝的アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  フェライト ,  形状最適化 ,  *計算機シミュレーション
準シソーラス用語： 磁気損失 ,  設計最適化 ,  多目的最適化 ,  電気エネルギー ,  電子機器

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： AI ,  シミュレーション ,  エネルギー損失 ,  磁性体 ,  自動設計