研究者
J-GLOBAL ID:202101021218749489   更新日: 2024年03月21日

佐々木 秀徳

ササキ ヒデノリ | SASAKI Hidenori
所属機関・部署:
職名: 専任講師
ホームページURL (1件): https://sasaki-lab.ws.hosei.ac.jp/wp/
研究分野 (2件): 電力工学 ,  設計工学
研究キーワード (5件): モータ ,  機械学習 ,  電気機器 ,  トポロジー最適化 ,  自動設計
競争的資金等の研究課題 (4件):
  • 2022 - 2025 モータ構造と特性の関係抽出を用いた対話型自動トポロジー最適化の実現
  • 2023 - 2024 磁極の非対称構造を活用した省磁石高効率同期モータの開発
  • 2023 - 2024 磁気シミュレーションとビッグデータを駆使した電気機器の新奇構造開発
  • 2021 - 2023 AIを用いたモータ特性予測の高速化の研究トラクションモータへの適用
論文 (17件):
  • Hidenori Sasaki, Koichi Yamamura. Topology Optimization With Shapley Additive Explanations for Permanent Magnet Synchronous Motors. IEEE Transactions on Magnetics. 2024. 60. 3. 1-4
  • Kazuhisa Iwata, Hidenori Sasaki, Hajime Igarashi, Daisuke Nakagawa, Tomoya Ueda. Generalization Performance in Predicting Torque Characteristics Using Convolutional Neural Network and Stator Magnetic Flux. IEEE Transactions on Magnetics. 2024. 60. 3. 1-4
  • Takahiro Sato, Hidenori Sasaki, Yuki Sato. A Fast Physics-informed Neural Network Based on Extreme Learning Machine for Solving Magnetostatic Problems. 2023 24th International Conference on the Computation of Electromagnetic Fields (COMPUMAG). 2023
  • Kazuki Sumi, Yoshifumi Okamoto, Koji Fujiwara, Hidenori Sasaki. Speedup of Flux Waveforms Control Using Deep Neural Network for Single Sheet Tester. CEFC 2022 - 20th Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation, Proceedings. 2022
  • Hidenori Sasaki, Daichi Takasu, Narichika Nakamura, Yoshifumi Okamoto. Estimation Method for Magnetization Distribution in Permanent Magnet Using Deep Neural Network. CEFC 2022 - 20th Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation, Proceedings. 2022
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MISC (40件):
  • 佐々木 秀徳. 深層学習とトポロジー最適化技術の融合によるモータ開発の効率化. 電気学会誌. 2023. 143. 10. 628-631
  • 佐藤孝洋, 佐藤佑樹, 佐々木秀徳. Deep Operator Networkを用いた応答曲面作成に関する検討. 電気学会研究会資料(Web). 2023. SA-23-058-068/RM-23-057-067
  • 佐々木秀徳, 岩田和久, 佐藤孝洋, 佐藤佑樹. 畳込み処理を活用したDeep Operator Networkによるモータトルクマップ推定に関する検討. 電気学会研究会資料(Web). 2023. SA-23-069-080/RM-23-068-079
  • 岩田和久, 佐々木秀徳, 五十嵐一, 中川大輔, 上田智哉. 深層学習とトポロジー最適化を併用した電気機器構造の高速逆解析手法に関する検討. 電気学会研究会資料(Web). 2023. SA-23-069-080/RM-23-068-079
  • 佐々木秀徳, 五十嵐一. 深層学習によるモータトポロジー最適化の高速化. 電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM). 2023. 2023
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特許 (10件):
  • 回転電機および回転電機の製造方法
  • 回転電機
  • ROTATING ELECTRIC MACHINE
  • 回転電機
  • 回転子及び回転電機
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書籍 (2件):
  • 電気学会技術報告 第1547号「電磁界解析の先進応用技術」
    電気学会 2023
  • 電気学会技術報告 第1543号「電磁界解析による回転機の高精度性能評価技術」
    電気学会 2022
講演・口頭発表等 (64件):
  • Neural Networkを用いた単板磁気試験器における波形制御の高速化に関する検討
    (令和6年電気学会全国大会 2024)
  • 深層学習による拡張現実技術を用いた二次元非線形磁界可視化の高速化に関する検討
    (令和6年電気学会全国大会 2024)
  • Physics Informed Neural Networksを用いた二次元静磁界推定に関する基礎検討
    (令和6年電気学会全国大会 2024)
  • 主成分分析を活用したCNNによるSynRMの特性予測手法に関する検討
    (令和6年電気学会全国大会 2024)
  • 非対称コンシクエント磁極を有する埋込型永久磁石同期モータのトポロジー最適化
    (令和6年電気学会全国大会 2024)
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学歴 (3件):
  • 2019 - 2021 北海道大学 大学院情報科学院 情報科学専攻
  • 2016 - 2018 北海道大学 大学院情報科学研究科 システム情報科学専攻
  • 2012 - 2016 北海道大学 工学部 情報エレクトロニクス学科
学位 (1件):
  • 博士(工学) (北海道大学)
経歴 (2件):
  • 2021/04 - 現在 法政大学 理工学部 電気電子工学科 専任講師
  • 2018/04 - 2021/03 三菱電機株式会社 先端技術総合研究所
委員歴 (9件):
  • 2024/04 - 現在 電気学会 電磁界解析の高度利用とAIの活用による回転機の先進最適化・性能評価技術調査専門委員会 幹事補佐
  • 2023/04 - 現在 電気学会 磁気センサとAI技術を活用したセンシングシステム調査専門委員会
  • 2022/04 - 現在 電気学会 電磁界解析を用いた革新技術開発調査専門委員会
  • 2022/04 - 現在 電気学会 編修専門第1部会
  • 2021/06 - 現在 電気学会 電気学会東京支部学生員委員会
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受賞 (4件):
  • 2021/12 - 日本AEM学会 MAGDA2021優秀講演論文賞
  • 2020/06 - 三菱電機株式会社先端技術総合研究所 所長表彰 磁石使用量を半減した電動パワーステアリング用モータの開発
  • 2018/03 - 電気学会 平成29年度優秀論文発表B賞
  • 2018/03 - 精密工学会 平成29年度北海道支部学生奨励賞
所属学会 (4件):
IEEE ,  日本AEM学会 ,  日本シミュレーション学会 ,  電気学会
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