| 研究課題/領域番号 |
25H00723
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分21:電気電子工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
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)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
46,410千円 (直接経費: 35,700千円、間接経費: 10,710千円)
2025年度: 17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
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| キーワード | トポロジー最適化 / 深層学習 / モビリティ用モータ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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．
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