北海道大学 大学院 情報科学研究院
五十嵐 一
概要
本講演では、広い意味の人工知能(AI)技術とデータ駆動を用いて、電磁界解析や最適化計算を効率化する方法について紹介する。 まずトポロジー最適化を用いたモータの最適設計の事例について述べ、さらに深層学習を用いたトポロジー最適化の高速化について述べる。つぎに、解析時間が長い有限要素解析の代わりに、機器特性を高速に評価するニューラルネットワークや応答局面法などの代替モデルに焦点を当て、これらによる最適化計算の効率化を事例を挙げて紹介する。また電磁界の有限要素解析により取得したビックデータを活用し、有限要素モデルを小さな等価モデルに置き換える方法や、モータのビヘイビアモデルにより損失など種々の特性を効率的に求める方法など、データ駆動型解析法について紹介する。
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