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J-GLOBAL ID:202102224323439098   整理番号:21A1186011

深層学習による永久磁石モータの電流特性推定とトポロジー最適化への適用

Current characteristics prediction of permanent magnet motor using deep learning and its application to topology optimization
著者 (6件):
資料名:
号: SA-21-015-028/RM-21-015-028 静止器研究会/回転機研究会  ページ: 73-78  発行年: 2021年03月01日 
JST資料番号: Z0924B  資料種別: 会議録 (C)
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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本論文は,d軸とq軸電流成分への依存性を考慮して,その断面画像から永久磁石(PM)モータの磁束のd軸とq軸成分を予測する深層学習に基づく方法を提案する。この方法を用いて,PMモータの回転子形状を,平均トルクを最大にするための電流条件を同時に得るトポロジー最適化を用いて設計する。(翻訳著者抄録)
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分類 (1件):
分類
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電動機 
引用文献 (5件):
  • H. Sato, S. Hiruma, and H. Igarashi: ′′Multi Phase Topology Optimization Using Radial Basis Function for Design of Permanent Magnet Motor′′ Proc. JSST 2019, (2019)
  • Y. Akimoto, Y. Nagata, J. Sakuma, I. Ono, and S. Kobayashi: ′′Proposal and Evaluation of Real-coded Crossover AREX′′, 人工知能学会誌, Vol.24, No.6 pp.446-458(2009)
  • 秋元 洋平・羽佐田 理恵・佐久間 淳・小野 功・小林 重信:「多親を用いた実数値GAの多衛野世代交代モデルJust Generation Gap(JGG)の提案と評価」, 第19回自律分散システムシンポジウム資料, pp.341-346(2007)
  • K. Simonyan and A. Zisserman: ′′Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition′′ International Conference on Learning Representations (2015)
  • H. Sasaki and H. Igarashi: ′′Topology Optimization Accelerated by Deep learning′′, IEEE Transactions on Magnetics, Vol.55, No.6 pp.1-5 (2019)
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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