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機械学習を用いた磁石同期モータの構造最適化

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X

体系的番号 JPMJAX20AE

研究代表者

清水 悠生  大阪府立大学, 大学院工学研究科, 大学院生(博士課程)

研究期間 (年度) 2020 – 2023
概要私たちの周りには電気で動く様々な製品が存在し,その動力源には電気エネルギーを力学的エネルギーに変換する電動モータが用いられています。このモータの形状と性能の間には強い非線形性が存在し,設計時には実験や解析を何度も繰り返す必要があるため,開発期間の長期化が問題となっています。本研究では,電磁界解析技術と深層生成モデルを組み合わせることで,モータの最適設計期間の短縮を目指します。
研究領域AI活用で挑む学問の革新と創成

報告書

(6件)
  • 2023 事後評価書 ( PDF )   終了報告書 ( PDF )
  • 2022 事後評価書 ( PDF )   終了報告書 ( PDF )
  • 2021 年次報告書 ( PDF )
  • 2020 年次報告書 ( PDF )

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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2021-03-18   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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