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J-GLOBAL ID：202202241005720855   整理番号：22A0388791

人工知能を用いたトカマク装置のトロイダル磁場コイルの最適設計のための方法論的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A methodological approach for the optimal design of the toroidal field coils of a tokamak device using artificial intelligence

著者 (5件)： Tomassetti Giordano ( Department of Fusion and Technology for Nuclear Safety and Security, ENEA, Frascati, Italy) ,  de Marzi Gianluca ( Department of Fusion and Technology for Nuclear Safety and Security, ENEA, Frascati, Italy) ,  Fiamozzi Zignani Chiarasole ( Department of Fusion and Technology for Nuclear Safety and Security, ENEA, Frascati, Italy) ,  Giorgetti Francesco ( Department of Economics, Engineering, Society and Business Organization, University of Viterbo ‘La Tuscia’, Viterbo, Italy) ,  Della Corte Antonio ( Department of Fusion and Technology for Nuclear Safety and Security, ENEA, Frascati, Italy)
資料名： Superconductor Science and Technology  (Superconductor Science and Technology)
巻： 35  号： 1  ページ： 014002 (14pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0607A  ISSN： 0953-2048  CODEN： SUSTEF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 将来の商用トカマクのプロトタイプとして,DEMOs核融合発電所は,費用対効果の高い電力を生産できることが期待される。この見解において,最適化設計は全体の工学ワークフローにおいて重要になった。現在まで,最も重大な構成要素の1つ,トロイダル磁場コイル内部脚巻線パックの断面を,逐次試行錯誤手順を用いて実行した。本研究では,最適設計構成を見つけるための高速計算のための人工ニューラルネットワークの利点を利用する統一ツールに,すべての主要な設計側面を含む新しい包括的手法を提案した。この手順は,実数値と離散設計変数の両方を扱うこと,磁気構造解析の重要なCPU時間,および巻線パック構成の最適性を保証するいくつかの困難を克服する。16のトロイダル磁場コイル,6つのNb_3Sn二重層の製作,および風力とReact製造技術を含む2019のENEA DEMO構成について,提案した方法を実証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *トカマク ,  電力 ,  *最適設計 ,  巻線 ,  ニューラルネットワーク ,  *トロイダル形コイル ,  *人工知能 ,  磁気構造 ,  風力 ,  生産技術 ,  高速計算 ,  CPU時間 ,  ワークフロー
準シソーラス用語： 費用対効果 ,  設計変数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 核融合装置  (BJ02083Z) ,  超伝導材料  (BM04041W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能 ,  トカマク装置 ,  トロイダル磁場コイル ,  最適設計 ,  方法論