| 研究課題/領域番号 |
24K17261
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分21010:電力工学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
比留間 真悟 京都大学, 工学研究科, 助教 (90909847)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | トポロジー最適化 / 進化計算 / 永久磁石同期モータ / レベルセット法 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
勾配法に基づくトポロジー最適化は本質的に局所探索であるため，初期形状に依存して局所解に陥ってしまい大域的最適解の探索に困難が生じる。本研究では，勾配法に基づくトポロジー最適化の初期形状の決定問題を解決するために勾配法と機械学習や進化計算を組み合わせたメタ最適化法を提案する。提案手法は勾配法に基づくため比較的大規模な最適化問題に適用することができ，3次元回転機のトポロジー最適化や制御系を考慮した損失の最適化などのトポロジー最適化を行えるようになると期待される。本研究は，勾配法に基づくトポロジー最適化における初期形状の決定問題を本質的に解決できると期待される．
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