経験的モード分解とPINNsを用いた超高速電磁界解析とデジタルツインへの応用

• 研究課題/領域番号: 25K07722
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分21010:電力工学関連
• 研究機関: 東京工科大学
• 研究代表者: 生野 壮一郎 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 教授 (70318864)
• 研究分担者: 阿部 邦美 岐阜聖徳学園大学, 経済情報学部, 教授 (10311086) ; 董 然 中京大学, 工学部, 講師 (80879891)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2028年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: デジタルツイン / 経験的モード分解 / PINNs

研究開始時の研究の概要

本研究は、EMD（経験的モード分解）のノイズ除去特性と、PINNs（Physics-Informed Neural Networks）の動的予測能力を融合し、高精度かつ高速な電磁界解析手法を開発することで、デジタルツインへの応用を目指すものである。特に、核融合炉におけるリアルタイム電磁界解析やプラズマ制御を念頭に、高速かつ高精度な数値解析を可能とする手法を構築し、複雑な物理現象の最適化や設計支援に貢献する。