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J-GLOBAL ID:202102264054329861   整理番号:21A1186005

モンテカルロ木探索を用いた永久磁石モータの自動設計

Automatic Design of Permanent Magnet Motor Using Monte Carlo Tree Search
著者 (2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: 37-42  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)
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本研究では,モンテカルロ木探索(MCTS)を用いた永久磁石モータ(PM)の自動設計法を紹介する。本提案の方法は,電流位相,永久磁石の配置,それらの磁化のような詳細な条件だけでなく,モータサイズや極数のような本質的な構造の全体的最適化をMCTSにより実現する。本報告では,平均トルクを最大化するようなトポロジー最適化によって回転子構造を決定する一方で,極数,電流位相角,磁化方向をパラメータ最適化によって決定する本提案方法の最適化結果を検討する。(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 (9件):
  • Y. Hidaka, T. Sato and H. Igarashi, ′′Topology Optimization Method Based on On-Off Method and Level Set Approach,′′ in IEEE Transactions on Magnetics, vol. 50, no. 2, pp. 617-620 (2014).
  • H. Sasaki and H. Igarashi, ′′Topology Optimization Using Basis Functions for Improvement of Rotating Machine Performances,′′ in IEEE Transactions on Magnetics, vol. 54, no. 3, pp. 1-4 (2018).
  • H. Sato, S. Hiruma and H. Igarashi, ′′Multi-Phase Topology Optimization Using Radial Basis Function for Design of Permanent Magnet Motor,′′ in Proceedings of JSST2019 (2019).
  • 佐藤孝洋,藤田真史, ′′強化学習を用いた電磁機器設計自動化のための検討 (第二報)′′, 静止器回転機合同研究会, SA-20-55, RM-20-79(2020).
  • C. B. Browne et al., ′′A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods,′′ in IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, vol. 4, no. 1, pp. 1-43 (2012).
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