深層学習を用いた回転機のトポロジー最適化一基礎的検討

摘要

本稿では深層学習の一つであるCNNを用い，GAの個体 評価を行う方法を提案した.提案手法をIPMモータのトポ 口ジー最適化に適用した結果，最適化結果は従来手法によ つて得られる最適解と遜色ない特性を持つことがわかつ た.特にCNNによる代理評価によりFEMによる評価回数 を30%程度に減少させても，従来法と同程度の特性を持つ 最適解が得られた.提案手法は材料分布を入力とするため， 磁石配置や極数が異なる回転機についても，同じNNで学 習することが可能である.今後，IPMモータ以外の回転機への本手法の有効性や， 異なる磁石配置，極数などを持つ多様な回転機に対して CNNの学習を行い，最適化に適用することを検討する予定 である.