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J-GLOBAL ID：202202257144258149   整理番号：22A1148549

IPMモータの設計根拠明確化を目的とした説明可能なAIの適用に関する基礎検討

Basic study on the application of explainable AI for the purpose of clarifying the design basis of IPM motors

著者 (3件)： 杉本麻梨子 (東芝) ,  岡佳史 (東芝) ,  粟津稔 (東芝)
資料名： 電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM)  (Annual Meeting Record, I.E.E. Japan (CD-ROM))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.5-028  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： S0653B  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： ・設計根拠の明確化に向け,トポロジー最適化で得られた永久磁石埋込型(IPM)モータの設計データを,分類問題,回帰問題の2種類で学習・予測させ,特徴量を可視化した結果を報告。
・トポロジー最適化に用いたIPMモータモデルの設計領域は,トルク特性への影響が大きいロータ外周とし,目的関数は,平均トルク最大,トルクリプル最小に設定。
・平均トルクとトルクリプルのうち,今回はトルクリプルについて,分類問題,回帰問題の2種類で学習・予測させ,特徴量を可視化した結果を比較。
・分類問題ではGrad-CAMを,回帰問題ではRAMを用いて,特徴量の可視化が可能であり,RAMは特性を悪化させているのか,改善させているのかを色別できることから設計根拠の明確化に有効。

シソーラス用語： *PMモータ ,  *設計基準 ,  人工知能 ,  最適化 ,  可視化 ,  分類 ,  特徴抽出 ,  脈動 ,  明瞭度 ,  ニューラルネットワーク ,  重みづけ
準シソーラス用語： AI【人工知能】 ,  *IPMモータ ,  トポロジー最適化 ,  トルクリプル ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *設計根拠 ,  特徴量抽出

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

引用文献 (5件)：

• 田中眞之 他:電気学会研究会静止器・回転機合同合同研資, SA21-028,RM-21-028,(2021)
• 佐々木秀徳 他:電気学会研究会静止器・回転機合同合同研資, SA-20-20,RM-20-20,(2020)
• Karen Simonyan, Andrew Zisserman :ICLR, abs/1409.1556 (2015)
• Ramprasaath R. Selvaraju et al.:,ICCV, p618-626, (2017)
• Zhiguang Wang, Jianbo Yang: AAAI Workshops, p514-521, (2018)

タイトルに関連する用語 (5件)： IPMモータ ,  設計根拠 ,  説明 ,  AI ,  基礎