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J-GLOBAL ID:202102223819173053   整理番号:21A0217642

深層学習を用いたトポロジー最適化 -同時および追加学習の比較-

Topology Optimization using Deep Learning -Comparison of Simultaneous and Additional Learning-
著者 (4件):
資料名:
巻: 140  号: 12  ページ: 858-865(J-STAGE)  発行年: 2020年 
JST資料番号: S0809A  ISSN: 0385-4213  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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高速トポロジー最適化を実現するために,磁石形状が異なるIPMモータに深層学習を適用する。この方法では,I字形状磁石とV字形状磁石を有するIPMモータの断面画像を畳み込みニューラルネットワークに入力して,それらの平均トルクを推測する。両データセットに対してCNNをトレーニング学習させる同時学習は,二つのデータセットに対してCNNを順次学習させる追加学習よりも優れていることを示す。さらに,トポロジー最適化において学習済みCNNを用いると,必要な有限要素解析の数を約5%まで低減できることを示す。(翻訳著者抄録)
シソーラス用語:
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分類 (2件):
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人工知能  ,  電動機 
引用文献 (10件):
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タイトルに関連する用語 (3件):
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