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アイソジオメトリック解析と機械学習による多導体ケーブルの特性解明と形状最適化

研究課題

研究課題/領域番号 19K14961
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分21010:電力工学関連
研究機関静岡大学

研究代表者

關根 惟敏  静岡大学, 工学部, 助教 (00765993)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2023-03-31
研究課題ステータス 中途終了 (2022年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
キーワード多導体ケーブル / アイソジオメトリック解析 / 特性解明 / 形状最適化 / 重回帰分析 / 最適化アルゴリズム / 機械学習 / 深層学習 / ベクトル基底関数 / 電気特性
研究開始時の研究の概要

本研究では,まず「アイソジオメトリック解析に基づく電磁界シミュレーション」によって多導体ケーブルの電気的特性を効率的かつ高精度に算出する.そして,算出された特性と「機械学習」を組み合わせたクラスタリングと回帰モデル生成によって,ケーブルの形状が伝送/放射特性に及ぼす影響を検証・解明すると共に,最適なケーブル形状を導き出す設計技術を創出する.このようなシミュレーションと機械学習を組み合わせた検証・最適化システムを構築することで,複雑多様化する電磁環境下における多導体ケーブルの性質を理論的に明らかにし,電磁環境両立性を考慮した実用的な設計技術に貢献することを目指す.

研究成果の概要

本研究では,信号線,電源線,グラウンド線といった複数の導体線が束になった多導体ケーブルの伝送特性と放射特性の解明,及び伝送特性が良好で不要放射の少ないケーブルを設計するための形状最適化技術の創出を行った.具体的には,まず「アイソジオメトリック解析に基づく電磁界シミュレーション」によって多導体ケーブルの伝送特性と放射特性を効率的かつ高精度に算出した.そして,算出された特性と「機械学習」を組み合わせたクラスタリングと回帰モデル生成によって,ケーブルの形状が伝送/放射特性に及ぼす影響を検証・解明すると共に,最適なケーブル形状を導き出す設計技術を創出した.

研究成果の学術的意義や社会的意義

多導体ケーブルをに関するこれまでの手法では,多導体ケーブルの滑らかな曲線形状を精度良く再現できているとは言えない.そのため,アイソジオメトリック解析におけるNURBS曲線・曲面を多導体ケーブルのモデル化に用いるような研究は本研究を除いて存在しない.また,多導体ケーブルの根本的な特性の解明を試みたものはほとんどなく,理論的な解明はまだなされていない.加えて,特にEMCの分野において機械学習を応用した研究はほとんどないため,機械学習に基づく検証方法や最適化手法を創出したことによって,学術的にも社会的にも国内外に大きなインパクトを与えることが期待できる.

報告書

(4件)
  • 2022 研究成果報告書 ( PDF )
  • 2021 実績報告書
  • 2020 実施状況報告書
  • 2019 実施状況報告書
  • 研究成果

    (7件)

すべて 2022 2021 2020

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (6件) (うち国際学会 4件)

  • [雑誌論文] Defective judgment for automotive wire harness using convolutional neural network2021

    • 著者名/発表者名
      Tadatoshi Sekine, Hiromi Itaya, Shin Usuki, Kenjiro T. Miura
    • 雑誌名

      IEICE Communications Express

      巻: 10 号: 12 ページ: 924-929

    • DOI

      10.1587/comex.2021COL0038

    • NAID

      130008123952

    • ISSN
      2187-0136
    • 年月日
      2021-12-01
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Performance Judgment of Automotive Wire Harness Based on Convolutional Neural Network2022

    • 著者名/発表者名
      Tadatoshi Sekine
    • 学会等名
      2022 IEEE International Symposium on EMC+SIPI
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 畳み込みニューラルネットワークを用いた車載ワイヤーハーネスの不良判定手法2021

    • 著者名/発表者名
      關根惟敏
    • 学会等名
      電子情報通信学会環境電磁工学研究会
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
  • [学会発表] Electric Property Analysis and Wire Placement Optimization of Automotive Wire Harness2021

    • 著者名/発表者名
      Tadatoshi Sekine
    • 学会等名
      2021 IEEE International Symposium on EMC+SIPI
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Capacitance Matrix Estimation of Multiconductor Transmission Lines Using Machine Learning2020

    • 著者名/発表者名
      Tadatoshi Sekine
    • 学会等名
      ITC-CSCC 2020
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Variability Analysis of a Non-Uniform Transmission Line Using Stochastic Galerkin Method2020

    • 著者名/発表者名
      Tadatoshi Sekine
    • 学会等名
      EMC Europe 2020
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 多項式カオス法を用いた不均一伝送線路の変動解析2020

    • 著者名/発表者名
      關根惟敏
    • 学会等名
      電子情報通信学会エレクトロニクスシミュレーション研究会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書

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公開日: 2019-04-18   更新日: 2024-01-30  

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