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Topology Optimization of High Torque Density Mobility Motors Using Deep Learning and Experimental Verificationn

Research Project

Project/Area Number 25H00723
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Medium-sized Section 21:Electrical and electronic engineering and related fields
Research InstitutionHokkaido University

Principal Investigator

五十嵐 一  北海道大学, データ駆動型融合研究創発拠点, 特任教授 (90212737)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 日高 勇気  立命館大学, 理工学部, 准教授 (30908398)
間藤 昂允  北海道大学, 情報科学研究院, 助教 (51001820)
大友 佳嗣  長崎大学, 総合生産科学研究科(工学系), 助教 (60964442)
佐々木 秀徳  法政大学, 理工学部, 講師 (70909176)
比留間 真悟  北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (90909847)
Project Period (FY) 2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help
¥46,410,000 (Direct Cost: ¥35,700,000、Indirect Cost: ¥10,710,000)
Fiscal Year 2025: ¥17,680,000 (Direct Cost: ¥13,600,000、Indirect Cost: ¥4,080,000)
Keywordsトポロジー最適化 / 深層学習 / モビリティ用モータ
Outline of Research at the Start

エアモビリティ(空飛ぶ車)用モータや,電気自動車用推進用およびインホイール(駆動輪内蔵)モータにトポロジー最適化を適用し,これらモータの軽量化と出力密度の倍増を目指す.トポロジー最適化は対象を自由に変形して最適形状を求めるため,斬新な構造を得ることができる.しかしトポロジー最適化には大きな計算負荷が必要である.このため磁界・熱・応力解析を高速に行うマルチフィジクス深層学習機を開発し,トポロジー最適化を高速化する.開発した深層学習を用いて様々な運転条件・安全条件・製造誤差や材料ばらつきを考慮した最適化を実施する.さらに最適設計で得たモータを試作し,特性を実験的に評価する.

Report

(1 results)
  • 2025 Comments on the Screening Results

URL: 

Published: 2025-04-17   Modified: 2025-07-01  

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