立命館大学
理工学研究科
清水 悠生
概要
モータの最適形状設計においては有限要素解析を繰り返し行う必要があり、計算時間の長期化が課題となっている。この課題を解決する方法として、機械学習を活用してモータの運転特性の高精度に表現する「代理モデル」が注目されており、有限要素解析を用いずに最適設計を行うことが可能となる。講演者らは、様々な磁石配置を考慮するため、深層生成モデルを活用した自動設計システムを提案した。本講演では、JMAGを活用したデータ生成とシステムの学習方法、最適化結果について説明する。
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