深層学習を用いたトポロジー最適化の効率化

摘要

世界的に，ガソリン車やディーゼル車の製造，販売の規制が強化されつつあるため，電気自動車の開発が急がれている．この開発においてバッテリーの大容量化と駆動用モータの高性能化が重要である．特に高効率な駆動用モータを設計するためには，平均トルクやトルクリップルといったトルク特性に加え，損失等の考慮すべき要素が多くある．従来，回転機の高性能化は設計者の知見を基に試行錯誤的に行われてきたが，多くの要素を考慮した最適化は一般に極めて複雑な問題となる．このような状況から，最適形状を自動的に求めることができる最適化手法が注目されている．最適化手法のひとつであるパラメータ最適化では，最適化パラメータの設定に設計者の知見が必要であり，また望ましい性能を得るためのパラメータ設定を行うことは一般に容易ではない．