2021 Fiscal Year Annual Research Report
実規模機器に対するマルチフィジックス高速トポロジー最適化設計システムの創成
| Project/Area Number |
19H02132
|
|---|
| Research Institution | Waseda University |
|---|
Principal Investigator |
若尾 真治 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70257210)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡本 吉史 法政大学, 理工学部, 教授 (40415112)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | トポロジー最適化 / 電気機器設計 / 磁界解析 / 深層学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
（1）トポロジー最適化における深層学習の活用
位相最適化設計において、目的関数の勾配情報を利用するレベルセット法の実用性をさらに高めるべく、低次元の中間層（潜在変数空間）を有するニューラルネットワーク構造であるAuto-Encoderを活用し、圧縮された低次元空間での勾配計算と、レベルセット法による実次元の設計空間での勾配計算を併用した最適化手法を開発した。開発手法では、低次元探索空間における目的関数の多峰性緩和を利用し、より大域的な解を効率的に導出可能であり、その有効性を磁気シールド問題を例に実証した。
（2）時間領域随伴変数法の実機応用および磁界・構造連成問題を考慮したトポロジー最適化
以下の２項目を中心に検討を行った。「電機子反作用の影響を忠実に考慮できる電動機のトポロジー最適化手法」：埋込磁石同期電動機（IPMモータ）の電機子反作用の影響を考慮するために、電動機の駆動回路と電磁界数値解析の連成が必須となる。感度解析ベースのトポロジー最適化へ展開するため、電磁界・三相交流回路強連成解析における随伴変数法を用いた感度解析手法を開発した。その結果、高精度な感度計算が可能となった。開発手法をトポロジー最適化へ導入し、入力電力を一定に維持しながら、IPMモータの定常トルクを改善することに成功した。「力学特性を付加した電動機の最適化設計手法」：通常、IPMモータを高速回転する際、ロータには高い応力集中箇所が発生する。そこで、有限要素法による応力解析プログラムを開発し、まずは、平均コンプライアンス（歪みエネルギー）を減少できる構造の取得に努めた。結果、磁界問題と力学問題で対応が必要な領域が異なり、当該スポットにグレイスケールが現れた。その対策として、密度法・レベルセット法を適用し、具体的な回転子構造を出力できるトポロジー最適化手法の開発に成功した。
|
| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
|
Research Products
(12 results)
