株式会社アイシン
センサ・アクチュエータ技術部
黒田 智弘
概要
電磁アクチュエータの開発において複数の特性を最大化するため、従来よりmodeFRONTIER(JMAG+多目的最適化)を活用しているが、幾度も要求仕様(搭載スペース等)が変更となるような状況下では多大な計算コストがかかるという課題があった。
本講演では、先ずmodeFRONTIERおよびJMAGで計算した結果を機械学習に取り込むことで設計パラメータと特性の関係を予測モデルとして構築しておき、この予測モデルを用いて設計パラメータの多目的最適化(遺伝的アルゴリズム)を組み合わせ、大幅に計算コストを低減した事例について紹介する。
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